SJS/2016/ex06
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開始行:
*SJS2016 ex06 [#f69bd8f1]
#contents
**これまでの分 [#kbc5dcd1]
- 以前の分を全て報告してokをもらってから,今回分にすすみ...
**課題A [#w83b99ab]
最短距離法による顔認識(1)
[[SJS/2016/ex05]] の顔画像を3つのクラス(猫,女性,男性)...
- 最短距離法について,[[PIP/2016]] の講義資料,ウェブや書...
- 次の課題Bで考えるように,本当は「学習データ」と「テスト...
- データ毎に「識別されたクラス」,「正解のクラス」を出力...
**課題B [#gf539f2d]
最短距離法による顔認識(2)
データを「学習データ」と「テストデータ」に分けて課題Aと同...
- 「学習」とは何か,データを「学習データ」と「テストデー...
- 231枚の画像からランダムに選んだ 131 枚を学習データ,残...
#pre{{
In [11]: X = np.arange(10).reshape((5,2))
In [12]: X
Out[12]:
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7],
[8, 9]])
In [13]: idx = np.random.permutation( X.shape[0] )
In [14]: idx
Out[14]: array([2, 3, 4, 1, 0])
In [15]: idxL, idxT = idx[:3], idx[3:]
In [16]: idxL
Out[16]: array([2, 3, 4])
In [17]: idxT
Out[17]: array([1, 0])
In [18]: XL = X[idxL]
In [19]: XT = X[idxT]
In [20]: XL
Out[20]:
array([[4, 5],
[6, 7],
[8, 9]])
In [21]: XT
Out[21]:
array([[2, 3],
[0, 1]])
}}
- np.random.permutation 等の関数は,特に何もしなければ毎...
#pre{{
In [12]: np.random.seed(0) # 種として 0 を指定
In [13]: np.random.rand(5)
Out[13]: array([ 0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0...
In [14]: np.random.rand(5)
Out[14]: array([ 0.64589411, 0.43758721, 0.891773 , 0...
In [15]: np.random.seed(0) # 再び種を 0 に
In [16]: np.random.rand(5)
Out[16]: array([ 0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0...
}}
終了行:
*SJS2016 ex06 [#f69bd8f1]
#contents
**これまでの分 [#kbc5dcd1]
- 以前の分を全て報告してokをもらってから,今回分にすすみ...
**課題A [#w83b99ab]
最短距離法による顔認識(1)
[[SJS/2016/ex05]] の顔画像を3つのクラス(猫,女性,男性)...
- 最短距離法について,[[PIP/2016]] の講義資料,ウェブや書...
- 次の課題Bで考えるように,本当は「学習データ」と「テスト...
- データ毎に「識別されたクラス」,「正解のクラス」を出力...
**課題B [#gf539f2d]
最短距離法による顔認識(2)
データを「学習データ」と「テストデータ」に分けて課題Aと同...
- 「学習」とは何か,データを「学習データ」と「テストデー...
- 231枚の画像からランダムに選んだ 131 枚を学習データ,残...
#pre{{
In [11]: X = np.arange(10).reshape((5,2))
In [12]: X
Out[12]:
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7],
[8, 9]])
In [13]: idx = np.random.permutation( X.shape[0] )
In [14]: idx
Out[14]: array([2, 3, 4, 1, 0])
In [15]: idxL, idxT = idx[:3], idx[3:]
In [16]: idxL
Out[16]: array([2, 3, 4])
In [17]: idxT
Out[17]: array([1, 0])
In [18]: XL = X[idxL]
In [19]: XT = X[idxT]
In [20]: XL
Out[20]:
array([[4, 5],
[6, 7],
[8, 9]])
In [21]: XT
Out[21]:
array([[2, 3],
[0, 1]])
}}
- np.random.permutation 等の関数は,特に何もしなければ毎...
#pre{{
In [12]: np.random.seed(0) # 種として 0 を指定
In [13]: np.random.rand(5)
Out[13]: array([ 0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0...
In [14]: np.random.rand(5)
Out[14]: array([ 0.64589411, 0.43758721, 0.891773 , 0...
In [15]: np.random.seed(0) # 再び種を 0 に
In [16]: np.random.rand(5)
Out[16]: array([ 0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0...
}}
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