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不深度學習也不用寫程式的圖片辨識:用Weka實作MNIST手寫數字辨識 / MNIST digits Classification with Weka

不深度學習也不用寫程式的圖片辨識:用Weka實作MNIST手寫數字辨識 / MNIST digits Classification with Weka

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深度學習CNN的熱門讓人再度對「圖片辨識」這塊領域投入許多注意。不過先不論你是很懂數學公式喜歡計算卷積的朋友,還是不求甚解只會call套件來用的朋友,大部分的朋友都必須經過安裝Python環境、tensorflow或keras等套件、一步一步遵照範例程式碼來執行CNN的這段辛苦過程。不過,在這之中應該也有不少朋友,一旦遇到輸入程式碼就十分痛苦到無法繼續作下去,對吧?別擔心,如果只是要作預測圖片、辨識圖片的話,其實來自紐西蘭的Weka也可以做到,還不用寫任何程式喔!

那麼本篇繼利用Image Filter抽取圖片特徵分類初音彩色圖片之後,接下來這篇就要來挑戰現在CNN主要使用的資料集:MNIST手寫數字辨識問題囉。

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你也懂初音?Weka辨識彩色圖片的分類與預測 / Colorful Images Classification with Weka

你也懂初音?Weka辨識彩色圖片的分類與預測 / Colorful Images Classification with Weka

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在「從圖片抽取量化特徵:Weka的ImageFilter」這篇的介紹之後,我們知道怎麼利用Weka的Image Filter從圖片中抽取量化特徵,並進一步用於圖片分類上。本篇我們就以Terrence所撰寫的「用tflearn來做深度學習辨識初音」中分辨初音的例子,用Weka來實作看看吧。

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從圖片抽取量化特徵:Weka的ImageFilter / Extract Features from an Image File with Weka’s ImageFilter

從圖片抽取量化特徵:Weka的ImageFilter / Extract Features from an Image File with Weka’s ImageFilter

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在「不寫程式也能預測未知!用Weka分類模型來預測未知案例」這篇介紹了如何用Weka來進行預測,不過基本上像是Weka這樣的資料探勘工具處理的都是經過量化的數值或分類資料,如果今天遇到的是非結構的資料,像是圖片的話,我們要怎麼處理呢?這就要藉助Weka的「Image Filter」套件,來從非結構化的圖片檔案中抽取量化的特徵資料囉。

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Weka下載與套件安裝教學 / How to download Weka and Install Package

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Weka下載與套件安裝教學 / How to download Weka and Install Package

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最近很多機會會使用到Weka,在此我想要整理一下Weka的下載位置,以及在Weka中安裝套件的方法,以供其他文章連結使用。

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那個才是影響依變項最多的自變項?以SPSS實作解釋型多元迴歸 / Interpreting Multiple Regression Analysis in SPSS

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那個才是影響依變項最多的自變項?以SPSS實作解釋型多元迴歸 / Interpreting Multiple Regression Analysis in SPSS

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在進行研究的時候,我們常常會想知道到底是什麼因素影響到依變項(例如社經地位、收入、學習成效)的多寡。為此,我們會收集很多種自變項,像是年齡、收入、打字速度、前測成績、認知風格、認知負荷、學習時間等多種變項資料,想要以此來分析到底是那些自變項對依變項影響程度較大。這時候我們可以採用多變項分析中的多元迴歸分析,以解釋型的多元迴歸分析來看各個自變項的影響程度。以下我僅整理邱皓政老師所著的「統計原理與分析技術:SPSS中文視窗版操作實務詳析」這本書中例子進行介紹,詳細多元迴歸原理請去找書來看吧。

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用捷徑直接開啟FTP/SFTP站台:FileZilla指令列功能 / Open FTP/SFTP Site via Shortcut: FileZilla ’s Command-line arguments

用捷徑直接開啟FTP/SFTP站台:FileZilla指令列功能 / Open FTP/SFTP Site via Shortcut: FileZilla ’s Command-line arguments

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如果常常要開啟FTP或SFTP站台的話,不妨應用FileZilla Portable指令列參數中的「--site="0/站台名稱"」來建立捷徑,以後就能快速開啟FTP/SFTP站台囉。

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小樣本的卡方檢定:費雪爾正確概率檢定 / Fisher’s Exact Test: An Example

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小樣本的卡方檢定:費雪爾正確概率檢定 / Fisher’s Exact Test: An Example

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本學期在教卡方檢定的時候,一併研究起小樣本時SPSS時常使用的另一種卡方檢定「費雪爾正確概率檢定 (Fisher's exact test)」。這是一種用於2x2列聯表、行列的總數不超過20個、有細格期望值小於5的情況下所使用的無母數檢定法,可分析兩組類別資料之間是否有顯著相關。我翻找了許多書籍跟網頁,最後找到Ina Parks S. Howell的統計課講義「Fisher’s Exact Test: An Example」對費雪爾正確概略檢定有最詳細的介紹。內容不多,但還挺好理解的,那我就根據講義的內容,把計算過程整理一下吧。

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區間估計不用再查表了!信賴區間計算器 / Confidence Intervals Calculator

區間估計不用再查表了!信賴區間計算器 / Confidence Intervals Calculator

簡報1

區間估計是學習推論統計的第一道關卡,但是計算區間的門檻卻相當的高。計算區間估計時,要知道資料適用的分佈、各種分佈對應的誤差範圍的計算公式、並搭配z分佈t分佈的查表等技巧,儘管如此,這些步驟其實也只是機械化的動作已,用人腦來算其實是挺沒效率的一件事情。

因此,我參考深入淺出統計學的公式與範例,以JavaScript製作了一份純網頁版本的信賴區間計算器。當任何研究使用想要從樣本來推估母體參數時,都可以用這個信賴區間計算器來計算母體參數可能位於的區間。

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準實驗研究之統計控制法分析:共變數分析的SPSS操作 / Apply Statiscal Control to Quasi-Experimental Design: Analysis of Covariance in SPSS

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準實驗研究之統計控制法分析:共變數分析的SPSS操作 / Apply Statiscal Control to Quasi-Experimental Design: Analysis of Covariance in SPSS

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共變數分析是數位學習領域的準實驗研究法很常用到的一種分析方式。共變數分析所處理的資料一般是具有前後測的樣本統計量、對不同組別的後測平均值進行比較的方法。本篇是我在研讀吳明隆老師與涂金堂所著的「SPSS與統計應用分析」第16章「共變數分析」之後,節錄資料及操作方法的筆記。

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用RSS訂閱YouTube:YouTube頻道網址轉RSS連結 / Get an RSS Feed for a YouTube Channel

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用RSS訂閱YouTube:YouTube頻道網址轉RSS連結 / Get an RSS Feed for a YouTube Channel

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想要追蹤YouTuber的最新影片一定要打開YouTube嗎?其實YouTube也提供了RSS連結的方式供人訂閱影片喔。我參考「How to Get an RSS Feed for a YouTube Channel」這篇的做法,製作了一個「YouTube頻道網址轉RSS連結」,這樣就能在自己喜歡的RSS閱讀器上追蹤YouTuber的最新影片了。

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