目前日期文章:201508 (2)

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Machine Learning 和 Big Data 幾乎是顯學了,坊間書本一堆,講一堆似是而非的也很多,決定到 Coursera  來看看有什可以學的。找呀找,找到這個 Andrew Ng  的 Machine Learning 課程,淺顯易懂。就像看連續劇一樣,連趕帶殺一下看完,覺得收獲實在太大了,Andrew Ng 謝謝您!

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome

前面幾週都是  supervised learning,  也就是知道因果關係下,去找因 (features)   來解釋這個果 (Y) 。前面二週和我在大學時學的迴歸分析差不多,所以飛快的聽過去。Octave  和線性代數還小小溫習了一下。以下是上課時時的 doodle notes.

第三週

進入  Logistic Regression,Y 這個果的輸出是以類別的方式作輸出。一樣先導出 Cost Function (i.e. 預估和實際值的差別),再以  Gradient Descent  來求解最小的 Cost 。老師先講兩類的作法,再提到多類別 (Multiple Classfication)的作法。多類別基本上就是多種的2類。

 



接下來進入太過緊身的議題,解釋的因子X太多或者 polyminal 次方項太多,會有 overfitting  的問題。也就是原來的  sample  都能完整的解釋 (i.e. cost   小),但新的  sample 就不太行了 (i.e. cost )。這時就要導入  Generalization 項,基本上就是管一管這些 features 項不要太猖狂,以免太過緊身。



第三週學完,最令人興奮的是,老師說:

。。。 you probably know quite a lot more machine learning right now than frankly, many of the Silicon Valley engineers out there having very successful careers. You know, making tons of money for the companies.

聽起來實在振奮人心呀!!!

第四週

開始進入  Neutral Netowork ,一剛始就大概提一下如何用圖片  pixels  來作辨識 。接下來是重點,為什麼要多層的   hidden neuron?  這兒老師用 XOR,AND 和 XNOR 來解釋。一層的 hidden layer  可以運算出 XOR 和 AND;但 XNOR 就要兩層的  hidden layer 。所以,暝暝中,你就會知到多層  hidden layer 能處理較複雜的 logic  運算。

 


第五週

皮要緊一點,還真的有點腦筋  twist!  主要是 Neutral  的  optimazation  運算。跟著老師 forward propagation 到最後的 backpropgation 。中間還要作 gradient check,  check  完要記得 disable。如此的大費週張,主要當然是要求解 neutral network 的 thetas 。

 

第六週

Dataset 分成 Training、CV和 testing。先談 Bias  和 Variance 的差別。基本的結論是 bias 就是  error 太大,所以要加  features  來降  error  。加到一定程度後呢? 要加到 CV的 error   勾起來時,就要停手了。接下來就靠樣本數 M的加大,來降   error。所以為什要大數據就很明顯了,因為能降火氣   error 。老師說,矽谷很多人天天就在搞這些參數謀生呀!


接下來談到當 data skew  時的判斷法。算命界有個笑話,對來算命的男人說事業失敗,對女人說婚姻不幸,八九不離十。因為來算的多是   true positive   呀。所以老師會教導,如何用 F1賽車 Score 來評量鐵口直斷。

 

第七週

教另一個  algo ~ SVM (Super Vector Machine)  基本上是像   logistic  regression   的東西,但號稱有 large margin,  同時配備  Gaussian kernel 運算,變身為超強的  algo。聽起來神奇又難寫 code ,  但別怕,有套裝軟體 liblinear 或 libsvm  可以使用。重點是要會選用參數 C 和  Sigma! 再學坂木浩子的書,作幾個插畫!看來歡樂有趣多了!

 

 

 

 

第八週

開始進入  unsupervised learning 的領域,就是沒有Y,只有X。如何自動歸類X 來分析,就是很有趣的議題。要分成幾類呢?問問手肘就可知道,這是不是很神奇呢?

 


Features 要是太多,不只浪費運算資源,自己也對資料無感,這時就要動用 dimensionality reduction,使用 Principal Component Analysis (PCA) 來處理。這時 cotave   的運算式 就要搬出來好好運用。

[U,S,V]= svd (sigma);

用 U 來作簡化   dimension 的運算,同時用 S來看看抓住了多少的  variance。

 

 

第九週

抓錯,用 Multivariance Gaussian 分配來找出邊緣值 (Anomaly  detection) 。這和統記的 P 很像,所以滿直覺的。但對於資料要是不是 Gaussian分配,取 log  或開個多次方,可以變成  Gaussian 分配,好神奇哦! (學簡筆插畫book一書,再畫些圖上去)



接下來是推薦看電影片的系統,利用個偏好的 rating 可以推出電影口味重不重,同時還可以再推斷你沒評偏好的片,神奇的 Collaborative filtering Simutaneously  運算式。

 

第十週了

。。。咻! 資料太大,電腦想一想就當機了,這時要用 Stochastic  gradient descent  來漫遊運算,但這個  algo  很愛逛街,明明終點 (global min) 就在前方,他還是在附近打混,所以降 alpha   可以令他離終點近一點。   另一方法就是打群架,多買幾台電腦或多核運算囉。

 

 

第十一週

都是應用的東西,我就沒作筆記了,一件問題要先切成幾斷來作,然後千萬不要一下就分配下去作,要先用  ceiling analysis   看要投入多少資源,再火力強大的作有效率的事。最後老師很感幸的謝謝學生上課,實在很感謝老師無保留的教大家這麼多。

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今年下半年的金融大戲,在於木星、海王星和土星的三刑會沖。由於金融占星首重木星 (Jupiter/Fortune),所以就以木星為主角來論斷。

所謂三刑會沖就是一個 "等腰三角形" 的相位,木星和海王星對沖;同一時間,在另一端的土星又同時對海王星和木星形成四分相位。由於土海都是外行星,行動較為緩慢,所以就要觀察木星行進時和這兩個行星的入/出相位來判斷事件的演變。

在 iphone 手機上,Astrolgo 是很好用的占星軟體,以下的截圖也是來自 Astrolgo App 的截圖。

9 月下旬,木星和土星的四分相位由入相位轉為出相位,所以受到土星的牽制可以舒緩。這時木星和海王星的對沖相位持續入相位,所以作夢的因子持續加強。但進入 10 月上旬,木海的對分相位就開始交又進入出相位,代表夢該醒了。

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9 月下旬, Jupiter 和 Saturn 的四分相從入相位轉為出相位。

 
 

 11月上旬,Jupiter 和 Neptune 的對分相位由入相位轉為出相位。


 

Source: Astrolgo App on my iPhone5S
http://sowilokenaz.blogspot.tw/2015/08/9-11.html

 

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