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機械学習入門: レポート課題2

2019/04/22(実用解析I)出題のレポート課題。PDFにして, manabaにアップロードすること。Linuxでのレポート(文書)の作り方がわからない人は, こちらをヒントにしてください。

  1. 前回(4/22)提出したレポートについて, 班の他のメンバーのレポートを閲覧し(manabaでできる!), 自分のレポートの改善すべき点を述べよ。
  2. pythonプログラムを途中で終了させる方法を述べよ。
  3. 以下の用語を説明せよ: バグ, デバッグ, コメントアウト, git, GitHub
  4. numpy.ndarrayを例にとって, クラス, インスタンス, インスタンス変数について, それぞれ初心者にわかるように説明せよ。
  5. ml-04-02-2feat2class01.pyについて, X = X[:,:2]という行を, X = X[:,2:4]に変更して保存し, 実行してみよ。
  6. ml-04-02-2feat2class01.pyについて, Xの第1特徴量と第3特徴量だけを使って分類するにはどうすればよいか?
  7. テキストのP121で書かれている改変をやってみよ。
  8. ml-04-02-2feat2class01.pyで表示されるグラフの領域の色を変えてみよ。
  9. ml-04-02-2feat2class01.pyで表示されるグラフの, データ点の色を変えてみよ。
  10. 「ゼロから作るDeep Learning」のサンプルプログラムをhttps://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratchからダウンロードし, 解凍・展開せよ。その際, ホームディレクトリの中にwork_DLという新たなディレクトリを作り, その中で作業をせよ(解凍してできるdeep-learning-from-scratch-masterというディレクトリをwork_DLという名前に変えればOK)。
  11. 「ゼロから作るDeep Learning」の第1章から第4章までのサンプルプログラム(下記)を全て実行し, その結果を報告せよ。それぞれのプログラムが何をやっているか述べよ。
  • ch01/img_show.py
  • ch01/sin_cos_graph.py
  • ch02/and_gate.py
  • ch02/nand_gate.py
  • ch02/or_gate.py
  • ch02/xor_gate.py
  • ch03/mnist_show.py
  • ch03/neuralnet_mnist.py
  • ch03/neuralnet_mnist_batch.py
  • ch03/step_function.py
  • ch03/sigmoid.py
  • ch03/sig_step_compare.py
  • ch03/relu.py
  • ch04/gradient_1d.py
  • ch04/gradient_2d.py
  • ch04/gradient_method.py
  • ch04/gradient_simplenet.py
  • ch04/train_neuralnet.py
  • ch04/two_layer_net.py

12. 以下のチェックリストの各項目について, ○かXかで自分自身を評価せよ。

  1. 同じ班の人の名前と顔を覚え, 仲良くなった。
  2. 授業中, 班の中で協力して作業できた。
  3. 授業外でも, 他の受講者と連絡しながら助け合うことができた。
  4. サンプルプログラムを実際にじっくり読んで, わかるところとわからないところの区別ができるようになった(何がわからないかすらわからない, という状態は脱出した)。
  5. サンプルプログラムで, その中の記号が何を意味するかとかどういうものかがわからないときにどうすればよいかがわかった。
  6. コメントアウトとは何かを理解し, デバッグにおけるその利用法(メリット)がわかった。
  7. プログラムを途中で停止する方法と, デバッグにおけるその利用法(メリット)がわかった。
  8. クラス, インスタンス, インスタンス変数のそれぞれについて, どういうものかということと, 互いの関係を, はっきり理解した。
Last modified:2019/05/06 17:44:50
Keyword(s):
References:[機械学習入門]