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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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