Fatoração de Matrizes para Sistemas de Classificação de Machine Learning
Algoritmo proposto por um exercício-programa cujo enunciado está disponível em aqui.
- Python 3.7
- Numpy!
- Arquivos com os dígitos disponíveis aqui
A execução padrão utiliza a classe runner,
from classdig import runner
classdig.runner.run()É possível executar diretamente através do comando, no diretório raiz do pacote:
python -m runnerOs parâmetros de configuração estão disponíveis no arquivo config.json, com o seguinte formato
{
"path": "C:\\dados_mnist\\",
"ndig_treino": 100,
"p": 5,
"n_test": 10000
}
onde:
- path : caminho no qual os arquivos estão disponíveis
- ndig_treino : números de dígitos utilizados no treinamento
- p : número de colunas da matriz W utilizada na decomposição A = WH
- n_test : número de dígitos utilizados no teste (max 10000)
Foram obtidos os seguintes percentuais de acerto, em função de p e ndig_treino:
| p \ n | 100 | 1000 | 4000 |
|---|---|---|---|
| 5 | 88.59% | 90.85% | 91.71% |
| 10 | 89.76% | 93.03% | 93.01% |
| 15 | 90.82% | 93.68% | 94.01% |
- Base de dígitos manuscritos MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/