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10 月中木星三合冥王&會火星,看似熊市 B 波的奮力一彈,加上海王星寛鬆的 150 度催化,再度回到半夢半醒間的狀態,本來看似無基之彈,也大有樣子。2015 的4Q看來,可能又回到作夢行情。

冥王代表毀壞的重建,加上火星的波動加持,代表重建到一個階段;海王星的加持作延續。接下來等著 2016年 1H木土四分的再度檢視。

木土的四分相位在接下來11, 12月是寛鬆的微 "出相位"。

但 2016 年1Q  開始,木星退行,又開始進入木土四分相的入相位,這會是進一步金融市場的考驗。


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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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木星和金星作好朋友己經一段期間了,這陣子晚上抬頭看,金星和木星總是很明亮的高掛在西方的星空上。昨天多了月亮來湊熱鬧,新聞聽說都在報了,說這是大吉相,木金星拱月?這種說法似對似非,很有趣。
 
在占星上,60度的夾角是吉相,所以行星間的內角若呈60 度的大三角,是吉相的表現。但以目前木星金星和月亮是全落在獅子座大會合,並沒有所謂的拱的效果,有的話就是天上看來的三角形,而不是占星上的拱囉!
 
以下用手機上的 Astro Gold來看,會更明顯,木金月全在獅子座。其實要注意的反而是對面的海王和近90度的土星呀!!!
 

 

 

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人說話 "糊瑞瑞" 的,表示能言善道,黑的都能說成白的,占星裏有糊瑞瑞 (Horary) 占星。

Horary占星是用問話人來問的時間排個星盤,然後把月亮當成這個人,再看他問東西的領域,以該領域所座落星座的宮主星來判斷問的事情的吉凶。其實這和去廟裏擲柸沒兩樣呀(純屬個人看法),都是看機率的,只是星座把這整個事件串得更具有故事性,接下來就要依自己對星盤的想像力去發揮論斷了。

比如說,來問的人 (月亮) 或問的事 (事件領域宮主星) 有很多的強角和凶星 (火、土) 感應,表示代誌大條了。但如果是吉星 (金、木和水) 合會或形成合緩的角度,那就恭喜發財囉。 當然這星盤也可以看出占星師的功力,來問的人的事件盤 7 宮是代表占星師,所以如果土星在7宮,你就可以理直氣壯的叫占星師不要糊瑞瑞了,因為看來占星師帶塞。

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報紙雜誌上常有星座流年論斷,這樣論斷的準確性有待商榷。個人星座的占星是很有基礎的科學理論,(當然實證的準確性又是一回事),他是基於出生地點天上行星和恒星的排列,來作為論斷的基準。每人出生時的天相排列各不相同,所以很難有相同的命格。但太陽占星就比較簡單的依月份劃出 12 人型,再套用上占星的架構,把論斷的主星座當命盤,其他行星依資代入財帛、兄弟、田宅... 的12地宮,再將相對應的 rule 行星的刑沖剋合作為輔助的依歸。

這樣的作法,其實和占星上的論斷有一段的差距,但總是多了趣味性和方便性,所以報紙和雜誌不免俗的還是要作一作樣子囉。

 

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上沖下洗的股市搞得大家心神不寧,一堆朋友又來問問怪力亂神的行運占星。看了一下行星的走勢,大大不得了!

自去年底逆行的木星目前停滯,準備順行,這對全球的股市是好消息。

順行的木星財神在 2Q 底和代表科技創新的白羊天王星呈三分相位,目前正朝入相位發展;而且1Q 以來,白羊天王和魔羯地冥的四分刑剋相位也在 2Q 漸拉開,這對科技股是大利多。

以行運占星的角度觀之,木星順行 + 木天三分入相位 + 天冥四分出相位,2Q 的科技股是衝刺向上的機率大。提供大家怪力亂神的操作參考。

 

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