Weka試跑文本評分 / Text Rating Test With Weka

最近我在準備教授用Weka作文本分類的時候，就順帶的一直想試試理論上可以作、但一直沒資料的「文本評分」功能。文本分類主要的分類目標(class)是「類別資料」，而文本評分的分類目標就是「連續資料」，也就是分數。於是我就順手把「Reuters-21578 Text Categorization Collection」的新聞分類轉換成數字的評分，並整合StringToWordVector篩選器跟SMOreg分類器以迴歸的方式計算評分。其中StringToWordVector需要經過調整才能讓分類器順利運作，這邊我記錄一下大致上的做法。

台電科技Teclast Tbook 16 Power如何修復Wifi跟MicroSD讀卡機問題：更新系統韌體 / Update Firmware to Fix Teclast Tbook 16 Power’s Wifi and MicroSD Card Reader Problems

最近買來了中國大陸公司台電科技(Teclast)的仿Micosoft Surface的二合一平板電腦：Tbook 16 Power，買來之後就發現常常有Wifi莫名其妙斷線、MicroSD讀卡機消失等問題。今天研究了一下台電論壇的內容，有人說重設BIOS但沒效，也有人說升級最新驅動2017 05 22後能完美解決，不過我選擇更新了Windows 10的系統韌體，這兩個問題就順利解決了。

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

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抽取圖片特徵來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。

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

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。

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

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。

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

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。

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

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。