布丁布丁吃什麼？

繼上次我做了一個縮小版的Weka動圖之後，因應朋友想看高解析度動圖的需求，我又作了兩個Weka的GIF動圖。總覺得很有趣，擺上來做個記錄。

最近用R在跑循序樣式勘探的時候，赫然發現程式居然跑到讓整台電腦都當機。仔細檢查之後才發現，原來R在分析的時候會用到大量的暫存空間，而這個暫存空間預設會擺在系統磁碟機當中。要如何將R的暫存目錄設到其他地方呢？網路上有不同的說法，最後我終於找到了一個解決方案，所以撰寫這篇作為記錄。

繼前一篇使用指令列來操作Weka進行預測之後，這一篇就要用AutoIT來操作Weka進行預測，並以AutoIT將預測結果傳送給其他程式，例如傳送到Google表單中記錄預測結果。

Weka除了用Explorer來預測未知之外，還能透過指令列直接操作，以便跟其他程式，像是AutoIT的Run()進行整合。這篇就是要示範如何使用指令列來操作Weka進行SMO跟LibSVM兩種分類器的預測。

最近常常要在Windows桌面環境中設計數位學習教學活動。有時候我們會需要使用全螢幕播放影片、聲音或圖片，甚至需要一張全螢幕的黑幕或白幕當背景。這種時候開放原始碼高度可自訂化的MPV全能播放器就能夠順利派上用場。搭配AutoIT高度自訂腳本，我們就能整合多個不同的Windows應用程式來完成一個豐富的教學活動。

在Windows中使用Weka來處理非英文語系的資料時會變成亂碼，這是因為它的參數設定預設為Cp1252 (拉丁字母字元編碼)。只要在Weka設定檔RunWeka.ini中修改fileEncoding為utf-8，就能讓Weka順利顯示中文。

我在掃描的文件會有灰階跟彩色混雜的情況。用彩色模式掃描只有黑白的圖片，事後整理時會佔很大的空間。所以我就繼續「布丁式圖片工具箱」的專案，做了一個「布丁式圖片灰階工具」出來用了。這個「布丁式圖片灰階工具」主要是用AutoIT操作ImageMagick圖片工具來處理圖片，你也可以調整config.ini的設定來更換ImageMagick的指令。

繼前一篇談完歷程資料的分析方式之後，本篇則是從機器學習的角度切入，藉由分析不同背景使用者的操作歷程序列資料，並將對歷程結果的評價作為輸入資料，以此訓練一套懂得不同特質使用者會如何操作的多層次感知機(MLP)預測模型。接著再以任意一位使用者為背景，用此模型來生成一套評價較好的操作序列路徑。為了避免模形產生的路徑陷入無限迴圈，本篇以增強學習(Reinforcement learning)來懲罰會走到迴圈的序列路徑。

結果最後產生的序列路徑過度受到增強學習的影響，使得使用者的背景因素與歷程評價的影響變得微乎其微。這篇是為了記錄這一連串開發的過程、思維，以及未來的改進方向。這整套系統皆以JavaScript網頁開發，全部原始碼與資料都放在GitHub上，線上展示網址為： https://pulipulichen.github.io/dynamic-generative-path/ 。

最近我試著應用機器學習到歷程序列資料的分析上，想說在這裡記錄一下進度與想法。不過在講歷程序列資料的分析之前，我想有必要先跟大家回顧一下所謂的歷程資料(activity logs)中的摘要統計與個別序列的差別，以及分析歷程統計資料和歷程序列資料的可能做法，這樣才能說明為什麼我要將機器學習應用在歷程序列資料分析上。這些方法跨了相當多領域，有些技術解釋與名詞選擇不甚嚴謹，望各位先進不吝指教。

在華文圈，很多人都使用WinRAR來壓縮檔案，電腦裡面也會裝WinRAR軟體。不過，比起RAR格式，我更推薦大家使用都是ZIP格式壓縮。這篇來談談為什麼這樣說的理由。