Vision/2017/ex04
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*視覚認知計算特論 2017年度 演習その4 [#w8b5d0a5]
//&color(red){工事中};
- 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/takatak...
**課題A [#s565116c]
Gistの makeGaussianData.py に定義された getData 関数を,...
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...
+ 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...
+ 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...
**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...
**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...
終了行:
*視覚認知計算特論 2017年度 演習その4 [#w8b5d0a5]
//&color(red){工事中};
- 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/takatak...
**課題A [#s565116c]
Gistの makeGaussianData.py に定義された getData 関数を,...
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...
+ 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...
+ 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...
**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...
**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...
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