classdig

Fatoração de Matrizes para Sistemas de Classificação de Machine Learning

Introdução

Algoritmo proposto por um exercício-programa cujo enunciado está disponível em aqui.

Pré-requisitos

• Python 3.7
• Numpy!
• Arquivos com os dígitos disponíveis aqui

Execução

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 runner

Os 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)

Resultados

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%

Referencias

• Base de dígitos manuscritos MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/