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*視覚認知計算特論 2017年度 演習その4 [#w8b5d0a5]

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- 演習のための準備についてはこちら → [[Vision/2017/ex00]]
- 課題の提出法や期限については，授業中に説明します
- Gist 上のこの科目の場所 https://gist.github.com/takatakamanbou/43c798dcb2b4f217df3d3bbb7c69b225


**課題A [#s565116c]

Gistの makeGaussianData.py に定義された getData 関数を，第1引数を2として呼び出すと，2次元2クラスのデータを作ることができる．
これをロジスティック回帰する実験をしよう．

+ makeGaussianData.py の main は，matplotlib というライブラリを使っている．これをインストールしてない環境ではエラーになるので，実行しなくてよい（もちろん matplotlib をインストールして実行してみるのもよい）．
+ 学習の繰り返しごとに交差エントロピーや識別率を表示するように作るとよい．
+ 学習データとは異なる乱数の種で生成したデータをテストデータとして識別率を測ろう． getData(2, 0) で学習データ，getData(2, 1) でテストデータを生成，みたいな．
**課題B [#t44ffcd8]

[[Vision/2017/ex03]] で使った顔画像データをロジスティック回帰させてみよう．

**課題C [#l19bdfd5]
getDataの第1引数を 3 として，2次元3クラスのデータのロジスティック回帰をさせてみよう．