機器學習筆記 (10) - 邏輯回歸分類模型（Logistic regression 或logit regression）

邏輯回歸分類模型（Logistic regression 或logit regression）


邏輯回歸分類模型跟適應性線性神經元模型就差在它所使用的激勵函數是 Sigmoid Function.
因為 Sigmoid 大小介於 0~1 就好像機率一樣，所以我們可以把最大或然當成 cost function去求其最大值或者加負號去求最小值。

機器學習筆記 (9) - Scikit-learn: 練習 Perceptron Model

Scikit-learn: 練習 Perceptron Model

透過 Scikit-learn 所內建的 Perceptron 線性分類器，讓我可以很簡單的就得到之前自己用 Numpy，Pandas 實作的類似結果，而且只要簡單幾行就可以做到，實在是太方便了!
不過在學習過程中如果可以自己試著實做看看應該還是會對演算法的了解有所幫助的

我是使用 Anaconda，所以主要安裝下面兩個 packages 就可以使用 scikit 了

conda install scikt-learn
conda install scikit-plot

實作練習碼: (Donut，Iris and Wine Dataset)
https://github.com/u8913557/myDataScience/blob/master/ML/perceptron_scikit_learn.py

機器學習筆記 (8) - 基本機器學習工作流程

基本機器學習工作流程（Machine Learning Workflow）

在 Happy coder 網站看到一篇關於機器學習的工作流程覺得對我這種初學者還蠻有幫助的。

https://happycoder.org/2017/10/14/python-data-science-and-machine-learning-scikit-learn-basic-tutorial/

1. 明確定義問題 (Problem Definition)
2. 獲取資料與探索性資料分析 (Get Data & Exploratory Data Analysis)
3. 資料預處理與特徵工程 (Data Clean/Preprocessing & Feature Engineering)
4. 訓練模型與校調 (Model Training)
5. 模型驗證 (Model Predict & Testing)
6. 模型優化 (Model Optimization)
7. 上線運行 (Deploy Model)

機器學習筆記 (7) - Python 練習: 適應性線性神經元模型 (Adaptive Linear Neuron; Adaline)

Python 練習: 適應性線性神經元模型 (Adaptive Linear Neuron; Adaline)

為了加深對演算法的了解
還有練習適應性線性神經元模型在程式上的實作
以下是我的參考程式碼, 有錯還請指正。

https://github.com/u8913557/myDataScience/tree/master/ML
https://github.com/u8913557/myDataScience/blob/master/ML/adaline_test.py

機器學習筆記 (6) - 適應性線性神經元模型 (Adaptive Linear Neuron; Adaline)

適應性線性神經元模型 (Adaptive Linear Neuron; Adaline)

應性線性神經元模型跟感知器模型很像，差別在於它使用的激勵函數 (Activation function) 是條斜率為1的直線 (所以可微分; 步階函數在0點不可微) 而且權值的更新在通過步階函數之前

機器學習筆記 (5) - Python 練習: 感知器模型 (Perceptron Model)

Python 練習: 感知器模型 (Perceptron Model)

為了加深對演算法的了解
還有練習感知器模型在程式上的實作
以下是我的參考程式碼, 有錯還請指正。

https://github.com/u8913557/myDataScience/tree/master/ML
https://github.com/u8913557/myDataScience/blob/master/ML/perceptron_test.py

機器學習筆記 (4) - 感知器模型 (Perceptron)

感知器模型 (Perceptron)

1. 激勵函數 (activation function) 為 step function:

機器學習筆記(3) - 機器學習常用的演算法

機器學習常用的演算法: 

0. 感知器模型 (Perceptron)

1. 適應性線性神經元 (Adaptive Linear Neuron; Adaline)

2. 線性回歸 (Linear Regression)


3. 邏輯回歸 (Logistic Regression)

4. 支持向量機 (Support Vector Machine; SVM)

• Linear SVM
• Kernel SVM

5. 決策樹 (Decision Tree)

6. K-最近鄰演算法 (K-Nearest Neighbor; KNN)

7. K-均值演算法 (K-Means)

8. 隨機森林演算法 (Random Forest)

Anaconda 5.1 安裝 R 的指令

在 Anaconda 命令視窗下打入:

             conda install -c r r-essentials

Blogger 加入 MathJax 的方式

在Layout中加入一個HTML/Javascript 小工具
然後在裡面貼上一段script

<script type="text/x-mathjax-config"> MathJax.Hub.Config({tex2jax: {inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']]}}); </script>
<script src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML" type="text/javascript"></script>

以下是測試內容:
\[ \mathbf{V}_1 \times \mathbf{V}_2 = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ \frac{\partial X}{\partial u} & \frac{\partial Y}{\partial u} & 0 \\ \frac{\partial X}{\partial v} & \frac{\partial Y}{\partial v} & 0 \\ \end{vmatrix} \]

機器學習筆記 (2) - 機器學習分類

機器學習(Machine Learning)是實現人工智慧(A.I.)的一種方式

其中又可分成三大類:

• 監督式學習 (supervised learning) 的目標：

      給定輸入資料與所對應的標籤進行訓練學習

機器學習筆記(1) - 基本數學名詞

純量 (scalar):

又稱 標量，是只有大小，沒有方向，可用實數表示的一個量，實際上純量就是實數，純量這個稱法只是為了區別與向量的差別

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A0%87%E9%87%8F

向量 (vector) :

也稱作矢量，指一個同時具有大小和方向的幾何對象，因常常以箭頭符號標示以區別於其它量而得名

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%90%91%E9%87%8F

2014 京阪神 8天7夜自由行

                                                    

京阪神 8天7夜自由行

2014/05/31 (六)

兵庫縣神戶市

神戶べエリア(120分) 榮町 南京町(90分)  元町(180分) 旧居留地(180分) トアロード 北野(240分) 三宮

下午行程:

台灣 桃園國際機場 (08:30) → 関西国際空港 (12:10)→ (関西空港⇒みなと元町, 1時間23分)→

みなと元町駅 → ホテルオークラ神戸 (放行李)→ (15:30 ~)

神戶べエリア(花費1.5~2小時)
(Cafe Fish！(午餐、下午茶)→ メリケンパーク→ 神戸ポートタワー → モザイク→ 
神戸ハーバーランドｕｍｉｅ→ 神戸ガス燈通り)→ 神戸駅→
(神戸（兵庫県）⇒元町（東海道本線）, 2分)→ 元町駅→

元町通(左邊進去)→ 南京町
(西安門→ 南京西路→ 南京北路→ 南京町廣場→ 南京東路→ 長安門→ 元町商店街)→榮町 →

旧居留地 →
(大丸神戶店→ 旧居留地38番館→ NOF神戸海岸ビル→ 神戶商船三井ビル→ チャータードビル→
旧留地15番館→神戸市立博物館→ 日本真珠会館→ 高砂ビル)→ 三宮・花時計前駅→ ホテルオークラ神戸 (住宿)

夜景:
Cafe Fish！→ メリケンパーク→ 神戸ポートタワー→ 神戸ハーバーランドｕｍｉｅ→ 神戸ガス燈通り

2014/06/01 (日)

兵庫縣神戶市

上午行程:
ホテルオークラ神戸→

みなと元町駅

→(みなと元町⇒新神戸)→ 新神戸駅 → 北野１丁目駅→ → 神戸布引ハーブ園→ 布引ダム→ みはらし展望台→ 布引の滝 ハーブ園山頂駅

下午行程:
北野(プラトン装飾美術館（イタリア館）→ 山手八番館→ うろこの家/うろこ美術館→  香りの家オランダ館→  ラインの館→ 英国館
風見鶏の館→ 萌黄の館→  スターバックスコーヒー神戸北野異人館店→ 北野工房のまち→ (ツバクロ雑貨店))→ モーリヤ 本店

晚上行程:
元町/三宮(神戸市役所展望ロビー)→ 購物自由行程→ ホテルオークラ神戸 (住宿)

夜景:

神戸市役所展望ロビー→ 旧居留地→ 南京町→ 北野坂→ 北野異人街

2014/06/02 (一)

京都府京都市

上午行程:
ホテルオークラ神戸→ みなと元町駅 →(みなと元町⇒九条（京都府）)→ 九条駅（地下鉄）→
 ホテル　アンテルーム京都(Check-in)→九条駅（地下鉄）→(九条（京都府）⇒金閣寺(鹿苑寺))→ 金閣寺(鹿苑寺)(60分鐘)→ (金閣寺(鹿苑寺)⇒京都府立植物園)→ 京都府立植物園→ 陶板名画の庭→恵文社一乗寺店→ 京都大學

下午晚上行程:
一保堂茶舗→ 白川南通→ 辰己大明神→ 巽橋 → ぎをん小森→ 花見小路通 → 八坂神社→ 
逛街購物(四条通、河原町通、新京極通)→ ホテル　アンテルーム京都(住宿)

2014/06/03 (二)

滋賀市&宇治市

上午行程:
ホテル　アンテルーム京都→ 九条駅（地下鉄）→ 美秀美術館→

下午行程:
宇治駅（京阪）→ 宇治市源氏物語ミュージア→ 福寿園 宇治工房→ 中村藤吉 平等院店→ 伊藤久右衛門 平等院店→ 花やしき浮舟園

2014/06/04(三)

京都府京都市

上午行程:
花やしき浮舟園→山田製油→ 薫玉堂→ 清水寺(二年坂，三年坂)

下午行程:
駒井家住宅→ 同誌社大學→ 京都御所（１５：００）→　山田松香木店京都本店→　香老舗松栄堂京都本店→　京都便利堂 京都三条富小路店 → 三条通（瓷器、建築）→
ホテル　アンテルーム京都

2014/06/05 (四)

大阪府大阪市

上午行程:

ホテル　アンテルーム京都 → スイスホテル南海大阪 (Check-in)

下午行程:

大阪逛街→ スイスホテル南海大阪(住宿)

2014/06/06 (五)

大阪府大阪市

上午行程:

スイスホテル南海大阪 → 大阪逛街

下午行程:

大阪逛街 → スイスホテル南海大阪(住宿)

2014/06/07 (六)

大阪府大阪市/台北市

上午行程:

スイスホテル南海大阪 → 日本福岡國際機場 (１８:００) → 台灣桃園國際機場 (２０:３０)

P家X鏡 - 14-42 mm HD餅乾鏡 & Olympus E-P5 入手

自從踏入單眼的世界就已經用不回去消費性數位相機了。

記得第一台購買的單眼是 Nikon D80，接著是 Nikon D700。

但是D700實在是太重了，後來又買了Micro系統的 Panasonic GF1。

GF1真的是經典好機，用了許多年還是一樣好用耐用。

現在GF1已成為老婆的愛用機，今天又添購了 P家的 X鏡 - 14-42 mm HD餅乾鏡，讓整體的重量跟體積又少了許多，只是電動式的對焦方式稍稍有點不習慣。

這次還入手了 Olympus E-P5。

本來打算購買 Panasonic GX7，但又對 Olympus 的五軸機身防震無法割捨，所以就在輕巧、外觀、功能的綜合考量下，選了Olympus E-P5 +　Panasonic　14-140mm II 旅遊鏡。

目前升級韌體中　(1.0 -> 1.3)， 但更新下載速度好慢啊~

2012 北九州 8天7夜 自由行 行程表

北九州 8天7夜 行程表


2012/12/01 (土)
台灣 桃園國際機場 → 日本福岡空港 → 中洲川端駅 → 博多エクセルホテル東急 (住宿, Check-in) → 一蘭拉麵 總本店 → JR博多駅 → JR基山駅 → 臨時バス → 大興善寺→ 臨時バス → JR基山駅 → JR博多駅 → 博多麵類大街 (博多一幸舎) → JR博多城 (聖誕樹/超市:博多草莓) → JR博多駅 → 中洲川端駅 → 超市 → 博多エクセルホテル東急

2012/12/02 (日)
博多エクセルホテル東急 → 天神公園 → 西鉄天神駅→ 西鉄太宰府駅 → 光明禪寺 →
天滿宮 → 松島茶屋 → 天開稻荷大明神神社 → 天滿宮表參道 (星巴克概念館) → 西鉄天神駅 → 天神駅 → JR博多駅 (JR Pass 3日券) → 天神駅 → Loft → Bic Camera 1號店 → 大丸百貨 (聖誕樹) → 大東園燒肉本店 → 中洲商店街 → 中洲美術館 (聖誕樹) → 激安の殿堂 → 博多エクセルホテル東急

2012/12/03 (月)
博多エクセルホテル東急 → 摩斯漢堡 → Best 電器 → 天神駅 → 赤坂駅 → 舞鶴公園 (福岡城遺跡) → 大濠公園 (星巴克概念館) → 大濠公園駅 → 祇園駅 → 博多運河城 → Bic Camera 2號館 (水波爐)/三越天神店 → Inclub (文具) → 警固公園 → 岩田屋 (聖誕樹) → 天神駅 → 中洲川端駅 → 鐵鍋餃子 → 博多エクセルホテル東急

2012/12/04 (火)
博多エクセルホテル東急 → 中洲川端駅 → JR博多駅 → JR早岐駅 → JRハウステンボス駅 →

豪斯登堡 ハウステンボス → 風車花園 → 遊園船 → 千陽號 → 北海道食材義大利麵套餐 → 瓷器館 → 航海王3D電影 → 聖誕老人馬戲團 → 洪水來襲體驗館 → 遊行 → 購物街 → 豪斯登堡宮殿 → 宮殿花園曬太陽 → 奇妙視覺 → 鏡子迷宮 → i4 360度劇場 → 長崎蛋糕館 → 航海王回憶 → 神秘的艾紗 → 光之遊行 → 遊園巴士 → 光的宮殿 → 長崎黑輪 → 佐世保漢堡 → 高塔夜景 → 梵谷花園 → 光之購物街 → 光之花園 → 光之展覽 → 光之風車花園 → JRハウステンボス駅 → JR南風岐駅 (下錯站) → JR早岐駅 → JR博多駅 → 7-11晚餐 → 中洲川端駅 → 博多エクセルホテル東急


2012/12/05 (水)
博多エクセルホテル東急 → 中洲川端駅 → JR博多駅 (由布院之森) → JR由布院駅 → B-Speak → JR由布院駅 觀光案內 (租腳踏車) → 鞠智 (豐後牛飯) → 由布院美術館 → 觀賞由布岳 → 路過 玉之湯 → 草庵秋櫻 (Check-in) → 金鱗湖 → 天祖神社 → NaYa 買杯子 → 佛山寺 → 玻璃美術館 → 宇奈岐日女神社 → 大杵神社 (巨木) → JR由布院駅 觀光案內 (還腳踏車) → 花店 → 金賞炸雞 → 草庵秋櫻 (溫泉/懷石料理)


2012/12/06 (木)
草庵秋櫻 → 金鱗湖 (朝霧/初雪) → 草庵秋櫻 (早餐) → 搭計程車 (烏越) → 空想之森美術館
→ 無量塔 (休館) → 不生庵 (蕎麥麵) → 漫步下山 → 夢之美術館 → 夏卡爾美術館 → 貓館狗館 → 蜂巢 (木製餐具) → 兔館 → 木研究所 → JR由布院駅 → JR博多駅 → 博多麵類大街 (博多一幸舎) → 中洲屋台 → 博多エクセルホテル東急

2012/12/07 (金)
博多エクセルホテル東急 → 中洲川端駅 → 赤坂駅 → 漫畫屋 (還沒開) → 同人誌館 → 天神地下街/Bic Camera 1館/Apple Store → 南天神駅 → 渡邊通駅 → 炙燒拉麵 → 南天神駅 → 漫畫屋/Bic Camera 2館/天神地下街逛街/岩田屋(馬卡龍)/三越天神(草莓蛋糕) → 義大利麵 → 天神駅 → 中洲川端駅 → 博多エクセルホテル東急 (水波爐)


2012/12/8 (土)
返台

牙齒驚魂記

上禮拜在享用美味的脆皮燒肉時，不小心咬的太用力，之後一直覺得那顆牙酸痛酸痛的，總覺得好像快斷了。

下午就看了一下植牙價錢。
天啊！植一顆牙要6～10萬 @@

晚上老婆冒著天冷下雨陪我去看牙醫。路上，我一直覺得那顆牙保不住了，
該不會牙醫要我花幾萬元植牙吧？

還好……照了x光片牙齒沒斷
醫生要我讓那顆牙齒好好休息。

以後吃東西要小心一點了  Orz

2012 - 第2棵聖誕樹-東區 I-PRIMO

 I-PRIMO和去年一樣
放上了這棵粉色的小浪漫聖誕樹~

2012 - 第1棵聖誕樹-台北火車站

中午去火車站的微風用餐
哇~原來又到了聖誕的季節了

中庭的聖誕樹很漂亮呢
這是今年遇見的第一棵耶誕樹喔

沒有永遠的敵人

昔日的敵人即將要變成同伴

真是有趣  (´ー`)y━~~

眼花撩亂的日本旅遊雜誌

今天吃完晚餐跑去SOGO忠孝復興店的淳久堂找旅遊資料，果然日本旅遊資料還是直接看日文旅遊圖書內容最新，尤其是雜誌類的。 不過類別實在太多了，真是眼花撩亂。