Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

@matchu

matchu/hw3_tests.py

Created October 15, 2012 20:48
Show Gist options
  • Save matchu/3895352 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save matchu/3895352 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Download ZIP
Raw
hw3_tests.py
from autograder import *
import samples
import recognizer
class Homework3(ProblemSet):
class Problem1(ProblemSet):
class Problem1a(Problem):
""" Test for train_bayes."""
def test_train_bayes(self):
train_bayes = self.subject.train_bayes
im1 = samples.dImage([['+','+','+','+'],[' ','#','+','#'],['#','+','#',' '],['+','#',' ',' ']],4,4)
im2 = samples.dImage([['+','+','+','+'],[' ',' ','#','+'],[' ','#','+','#'],['#','+','#',' ']],4,4)
im3 = samples.dImage([['+','+','+',' '],[' ','#','+','#'],['#','+','#',' '],['+','#',' ',' ']],4,4)
im4 = samples.dImage([['#','+','#',' '],['#','+','#',' '],['#','+','#',' '],['#','+','#',' ']],4,4)
im5 = samples.dImage([[' ','#','+','#'],[' ','#','+','#'],[' ','#','+','#'],[' ','#','+','#']],4,4)
im6 = samples.dImage([[' ','#','+','#'],[' ','#','+','#'],['#','+','#',' '],['#','+','#',' ']],4,4)
training_images = [recognizer.basic_feature_extractor(x,4,4) for x in [im1,im2,im3,im4,im5,im6]]
training_labels = [7,7,7,1,1,1]
legal_labels = [1,7]
correct_priors = {1:0.5, 7:0.5}
correct_cprob = {(0, 1): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.6666666666666666, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(1, 2): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333}},
(3, 2): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333}},
(0, 0): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.6666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(3, 3): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.6666666666666666, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(3, 0): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.5, 2: 0.16666666666666666}},
(3, 1): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5}},
(2, 1): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333}},
(1, 1): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5}},
(2, 0): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.6666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(1, 3): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5}},
(2, 3): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333}},
(2, 2): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5}},
(1, 0): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.6666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(0, 3): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333}},
(0, 2): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5}}}
self.assertCall(train_bayes,(training_images,training_labels,legal_labels,1),(correct_priors,correct_cprob))
class Problem1b(Problem):
""" Tests for calculate_log_posterior_probabilities."""
def test_calculate_log_posterior_probabilities(self):
calculate_log_posterior_probabilities = self.subject.calculate_log_posterior_probabilities
priors = {1:0.5, 7:0.5}
cprob = {(0, 1): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.6666666666666666, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(1, 2): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333}},
(3, 2): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333}},
(0, 0): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.6666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(3, 3): {1: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.6666666666666666, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(3, 0): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.5, 2: 0.16666666666666666}},
(3, 1): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5}},
(2, 1): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333}},
(1, 1): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5}},
(2, 0): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.6666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(1, 3): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5}},
(2, 3): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.5, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.3333333333333333}},
(2, 2): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5}},
(1, 0): {1: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.3333333333333333, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.6666666666666666, 2: 0.16666666666666666}},
(0, 3): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.16666666666666666, 1: 0.5, 2: 0.3333333333333333}},
(0, 2): {1: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5},
7: {0: 0.3333333333333333, 1: 0.16666666666666666, 2: 0.5}}}
im7 = samples.dImage([['+','+','+','+'],[' ',' ','#','+'],[' ',' ','#','+'],[' ',' ','#','+']],4,4)
test_image = recognizer.basic_feature_extractor(im7,4,4)
test_labels = [7]
legal_labels = [1,7]
correct_posterior = {1: -22.1942608112966, 7: -18.153160763593316}
given_posterior = calculate_log_posterior_probabilities(test_image,legal_labels,priors,cprob)
self.assertWithin(given_posterior[1], -22.194261, -22.194260, "posterior[1]")
self.assertWithin(given_posterior[7], -18.153161, -18.153160, "posterior[7]")
def assertWithin(self, given, expected_min, expected_max, name):
msg = "expected {0} to be within {1} and {2}, but instead was {3}".format(
name, expected_min, expected_max, given)
self.assertTrue(expected_min < given < expected_max, msg)
if __name__ == '__main__':
main(Homework3)
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment