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2019年4月11日 · 國民黨主席吳敦義10 日下午臨時在中常會發表公開談話，他正式表態，不會參選2020總統，身為黨主席，他唯一的目標，是替黨推舉出一位品德、操守 ...
2018年12月14日 · 當時台北政治圈就傳出一種說法：韓國瑜如因此高票落選，吳敦義的總統夢恐怕也沒了，「韓流」將順勢吹到2020，連帶解決國民黨的提名問題。
2020年9月22日 · 1. 在講學習的自信、要謙卑時，常常有張被提出的圖「達克效應」。 這張圖有個「美麗的錯誤」 應該或多或少，都有看過這張著名的「達克效應」圖 [01]，講述著知識取得中的「愚昧之巔」與「絕望之谷」，訴說著一個人在一開始學習知識時，會有過度膨脹的自信，一路攀上「愚昧之巔」，覺得自己很厲害。 後來才會漸漸得知世界很大，進而沒有自信，越努力越無力，進而進入「絕望之谷」。...
- 線性迴歸：“鋼鐵直男”解決迴歸問題的正確方法
- 用於預測未來的迴歸問題
- 怎樣預測未來
- 線性方程的“直男”本性
- 最簡單的迴歸問題 — — 線性迴歸問題
本文將介紹機器學習演算法，我們選擇從線性迴歸（Linear Regression）開始。 許多機器學習教材習慣一上來就深入演算法的細節，這當然也有好處，但學習一門之前不大接觸的新技術時，我更傾向於遵循學習思維三部曲的節奏：是什麼（What）、為什麼（Why）和怎麼做（How）。如果我們之前未接觸過機器學習，那麼開始學習時首先問的當然是“機器學習是什麼”。 所以我們選擇從線性迴歸演算法開始。線性迴歸演算法不但結構簡單，原理好懂，同時又包含了機器學習演算法的典型運作特徵，方便你鳥瞰機器學習演算法的執行全貌，以及仔細觀察每個組成構件的細節情況。如果此前你並不瞭解機器學習，不妨將線性迴歸當作機器學習演算法中的入門任務。 學習新技術一直存在這樣的矛盾：技術太複雜則擔心學不會，技術太簡單又擔心是不是已經...
所以如果你擔心接下來將要看到什麼深奧的術語則大可不必，機器學習並非憑空而生的學科，這裡所說的迴歸問題正是從統計學那裡借來的救兵。 兩百年前，與達爾文同時代的統計學家高爾頓在研究父代與子代的身高關係時，發現一種“趨中效應”：如果父代身高高於平均值，則子代具有更高機率比他父親要矮，簡單來說就是身高迴歸平均值。“迴歸”一詞也由此而來。 在迴歸的世界裡，萬物的發展軌跡都不是一條單調向上走或向下走的直線，而是循著均值來回波動，一時會墜入低谷，但也會迎來春暖花開，而一時春風得意，也早晚會遇到坎坷挫折，峰迴路轉，否極泰來，從這個角度看，迴歸與其說是一個統計學問題，不如說更像是一個哲學問題。 那麼什麼是迴歸問題呢？迴歸問題的具體例子很多，簡單來說各個資料點都沿著一條主軸來回波動的問題都算是迴歸問題。 迴歸問...
迴歸問題是一類預測連續值的問題，而能滿足這樣要求的數學模型稱作迴歸模型，我們即將介紹的線性迴歸就是迴歸模型中的一種。許多教材講到迴歸模型，總是匆匆進入具體的演算法當中，而往往忽略替初學者解答一個問題：為什麼迴歸模型能夠進行預測？這是一個似乎理所當然，但其實並沒有那麼不喻自明的問題。 許多人對“預測”的第一印象也許是傳說中的一個故事，有兩位高人結伴出行，晚上歇於一處破廟，甲對乙說，“睡覺別靠牆，我剛掐指一算，寅時牆會倒。”乙不屑一顧地擺擺手，“我剛才也掐指一算，牆是倒向右邊，我靠左睡可保無憂。” 故事裡的高人也是要看書的，不過多半看的是《奇門遁甲》，而不太可能是《機器學習》。奇門遁甲不在本書的討論範圍，那麼，機器學習的迴歸模型能不能實現精準的預測呢？ 也許可以，不過要有條件：需要有充足的歷史資...
也許你對名為“模型”的大盒子充滿期待，同時又擔心會冒出一大堆數學符號，所以不敢馬上掀開一窺究竟。不過，線性模型反倒更像是一個過度包裝的大禮盒，大大的盒子開啟一看，裡面孤零零隻有一樣東西：線性方程。第一次接觸時各種名詞很容易把人繞糊塗，不急，我們先把名詞之間的關係捋一捋。 前面在介紹機器學習的基本原理時，提到“假設函式”這個術語，假設函式是一類函式，所起的作用就是預測，這裡的線性方程就是線性迴歸模型的假設函式。 別看名字挺“高冷”，其實特別簡單。“線性”就是“像直線那樣”，譬如線性增長就是像直線那樣增長。我們知道，直線是最簡單的幾何圖形，而線性方程說直白一點，就是能畫出直線的一種方程。如果方程有性格的話，那麼線性方程一定就是“直男”的典型代表。 直線方程最大的特點就是“耿直”，由始至終都是直來...
前面我們介紹了什麼是迴歸問題，也直觀感受了線性方程的“直男”本性，那麼在這一節將對為什麼模型能進行預測給出一個很直接的回答。當然，學術界對於這個問題的認識還未完全統一，這裡選擇沿用一種當前最主流的觀點。 直到目前為止，我們還不能全面地瞭解這個世界，但紛繁複雜的現實世界大體還是遵循著某種規律的，我們不妨叫作“神秘方程”。而我們在機器學習領域所做的，就是通過歷史資料訓練模型，希望能夠使我們的模型最大限度地去擬合“神秘方程” — — 一旦偷看了導演的劇本，還怕有什麼劇情不能預測嗎？ 不過，也許你已經發現，這存在一個問題。 就拿線性模型來說吧，線性模型是用直線方程去擬合數據，但直線可是“鋼鐵直男”，它的動作也只有兩套而已啊！模型的能力是有上限的，能力跟不上，想最大限度地擬合也還是心有餘而力不足。 所...
2020年4月8日 · 敘事研究 (Narrative Inquiry / Narrative Research)是一種用敘述性的故事來描述及分析的一種研究方法。 這是一種非常有趣且迷人的研究方式，閱讀研究的過程就像是閱讀小說一樣，學者們用說故事的方式，來呈現他們的研究結果，用故事來描述問題、描述他們的觀察或是一些新的發現。 敘述性研究開始於對某種人類經驗的好奇，他們討論關於人們的生活和他們的經驗。...
在這篇劃時代的研究中，Mauss等人發現，當一個人太過重視快樂(valuing happiness)，他會因為不快樂而對自己感到失望，因此這種對於快樂的過度追求，反而是為自己設置了一個更高或甚至是達不到的標準，進而導致不快樂。 而同樣的團隊也在2014以及2015年也陸續發表了兩篇研究指出這樣重視快樂的傾向和憂鬱以及雙向度情緒疾患（俗稱躁鬱症）有高相關。...
About. Gem Wu 吳懷珏. in. 語球增多症 Hyperlogocytosis. 讀書會之於我的意義 — 一位讀書會主揪由讀書會人類學家分析之眼反觀自身. 一位許久沒連絡又因緣際會重聚的老朋友問我，「這幾年來你覺得改變妳最多的事物是什麼？ 4 min read · 2 days ago. -- Gem Wu 吳懷珏. in. Clinical Gems 臨床撿石....
