AI能夠告訴你未來？用Weka實作多變項時間序列預測 / Time Series Forecasting with Weka

這是本學期我在政大圖檔所專題討論課程中介紹的內容，主題是「用Weka實作多變項時間序列預測」。傳統的時間序列分析(time series analysis)著重於以統計為主的ARIMA模型，分析過程著重於模型的選擇與判斷，一般僅以時間變項進行預測。Weka則是從資料探勘中迴歸(regression)的角度來實作時間序列預測(time series forecasting)，使用的預測演算法可以是線性迴歸(Linear Regression)、類神經網路預測(MultilayerPerceptron)、或支持向量機迴歸(SMOreg)，甚至可以加入疊加變項(overlay)，就能實作多變項的時間序列預測。

本文除了放上我在專題演講的投影片之外，也將使用Weka進行時間序列預測的做法整理出來，供大家一步一步操作、學習。

AI解籤不用1秒，廟公要失業了嗎？Weka的中文自動評分：預測詩籤的等第 / Automatic Chinese Text Scoring in Weka: Rating Fortune Slips

人工智慧要為非結構性的文本型資料評分，要評到精準是很難，但如果只是簡單地給個評分的話，其實是非常簡單的事情，不需要寫任何程式碼。繼我之前寫的「Weka試跑文本評分」，這次我一樣直接使用Weka來為「雷雨詩籤百首」中的籤文與等第建模，做到Weka看到「一舟行貨好招邀 積少成多自富饒 常把他人比自己 管須日後勝今朝」就知道是「上吉」。此外，還能透過特徵選取(select attributes)功能來篩選出影響等第的籤文關鍵字喔。

從PHP的Fat-Free Framework框架來看用Node.js的Express框架開發網站的心得 / Fat-Free Framework in PHP vs. Express in Node.js: Pros and Cons of Node.js

之前我跟學弟嘗試使用Node.js的Express框架來開發網站。本想著前端跟後端都可以統一使用JavaScript，但實際嘗試之後才發現Express框架問題頗多。這兩天為了把Zotero的資料庫寫成網站，我回頭使用PHP的Fat-Free Framework框架來開發，順手程度讓我感動到痛哭流涕，不禁想要寫一篇來整理一下Node.js的各種問題。這篇就閒聊一下吧。

社會網絡分析之隨機圖模型 / Social Network Analysis: Random Graph Models

這是介紹「PAJEK 蜘蛛: 社會網絡分析技術」這本書中的第13章「隨機圖模型」的投影片。這本書使用社會網絡分析工具「pajek 蜘蛛」來分析研究者所蒐集的實測社群本身可能符合或不符合那些隨機圖模型(random graph models)。書中介紹的隨機圖模型包括伯努利隨機圖模型(Bernoulli random graph model)、條件統一隨機圖模型 (Conditional uniform random graph models)、小世界模型 (small world model)與優先連接模型 (scale free model)，它們有各自的假設背景、建構網絡的隨機過程以及展現出來結構特徵。本書以蒙特卡洛模擬(Monte Carlo simulation)來建構各個隨機圖模型的信賴區間，藉以判斷實測網路與這些隨機圖模型的異同。

感謝大家支持，捐款功能上線囉！ / New Feature: Donation

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藍牙耳機一直斷線？解決Android藍牙耳機的斷線問題 / How to solve Bluetooth randomly Disconnecting Issue on Android Smartphone

因為我原本的手機電池膨脹了，所以我最近買了另一隻沒有耳機孔的Android智慧型手機HTC U11，想說搭配之前買的藍牙耳機SAMZU神族就可以解決這個問題，不過在藍牙連線狀態下連上行動網路時，藍牙耳機就會斷線。而行動網路沒連線時，藍牙耳機又會恢復連線。

後來我在網路上找到了katieelva的建議，在藍牙裝置配對的時候，用於功能取消勾選「聯絡人分享」，之後藍牙耳機就再也沒有發生異常斷線的問題了。這篇將這個方法整理一下，供大家參考。

社會網絡分析之塊模型 / Social Network Analysis: Block Modeling

這是介紹「PAJEK 蜘蛛: 社會網絡分析技術」這本書中第12章「塊模型」的投影片。這本書使用社會網絡分析工具「pajek 蜘蛛」來找出社群中人與人之間互動的共同模式，稱之為「塊」(block)。在塊模型中是以鄰接矩陣作為分析工具，而本章則介紹了塊模型的基本概念，全型塊(complete)、無型塊(null)、正則塊(regular)等塊的類型，並介紹核心──週邊架構(core-periphery structure)、與等級架構(hierarchical structure)等常見的塊模型。值得注意的是，蜘蛛的塊模型處理方式跟UCINet中塊模型的處理方式不同，我個人覺得蜘蛛的塊模型分析比較讓人容易理解。