Normaliztion



import numpy as np
v1 = np.array([[1],[1]])
print(v1)
from sklearn.preprocessing import normalize
v2 = v1/np.linalg.norm(v1)
print(v2)

inner product



import numpy as np

v1=np.array([[np.sqrt(3)],[1]])
v2 = np.array([[1],[2]])
inner_result=np.vdot(v1,v2)
print(inner_result)

print(v1.shape)
print(v2.shape)

breast cancer - KNN



from sklearn.datasets import load_breast_cancer

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

my_data = load_breast_cancer()

print(my_data)


print(my_data.keys())

print("資料筆數:")
print(my_data.data.shape)
print("\n")

print("第一筆的資料內容:")

print(my_data.data[0])
print("\n")

print("第一筆的分類目標:")
print(my_data.target[0])
print("\n")

print("預測目標的名稱種類,分別是惡性腫瘤及良性腫瘤:")
print(my_data.target_names)
print("\n")


train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(my_data.data,my_data.target,test_size=0.2,random_state=18,shuffle=True)

print("原始資料的維度大小:", my_data.data.shape)
print("訓練集的維度大小:", train_x.shape)
print("測試集的維度大小:", test_x.shape)

#my_model = KNeighborsClassifier()
my_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)

my_model.fit(train_x, train_y)

test_score = my_model.score(test_x,test_y)
print("模型評估完測試集的準確度為:", test_score)

波士頓房價_線性迴歸



from sklearn.datasets import load_boston

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

my_data = load_boston()

#print(my_data)

print(my_data.keys())

print("資料比數:")
print(my_data.data.shape)
print("\n")

print("資料的欄位名稱,分別是:")
print(my_data.feature_names)
print("\n")

print("第一筆的資料內容:")
print(my_data.data[0])
print("\n")

print("第一筆的預測目標:")
print(my_data.target[0])
print("\n")



train_x, test_x, train_y, test_y, = train_test_split(my_data.data, my_data.target, test_size=0.2, random_state=43, shuffle=True)

print("原始資料集的維度大小:", my_data.data.shape)
print("訓練集的維度大小:", train_x.shape)
print("測試集的維度大小:", test_x.shape)

my_model = LinearRegression()

my_model.fit(train_x, train_y)

pred = my_model.predict(test_x)

score = mean_squared_error(test_y, pred)

print("模型評估完測試集的MSE:", score)


train_x_f1=train_x[:,[4]]
test_x_f1=test_x[:,[4]]

model_f1=LinearRegression()
model_f1.fit(train_x_f1,train_y)

pred=model_f1.predict(test_x_f1)

score=mean_squared_error(test_y,pred)
print("模型評估完測試集的誤差:" ,score)


新竹埔頂金雞母

 

位於埔頂里的石雞母雕像,基座文字表示利用金雞母可以壓制作亂的蜈蚣

在新竹東區,大約沿著公道路或隆恩圳這東西向的長條區域,以前被認為是蜈蚣穴。蜈蚣聽起來是個毒物被視為不好的象徵,然而在台南崇安街,鹿港蜈蚣穴吐珠,朴子蜈蚣陣;都有生意興隆,人聲鼎沸的熱鬧意象,蜈蚣穴似乎也不是不好的象徵。


然而當蜈蚣受傷時,就會四處作怪。當國道一號完工時,這條南北向的高速公路就像一把刀,橫切蜈蚣穴,蜈蚣疼痛不已導致風水敗壞,鄉民惡運連連。經高人指點鎮壓這條蜈蚣需要用雞母,雞母帶著幼子,基於保護意識,雞母會更佳有威力,而且有一種保護的象徵性。因此在新竹東區,埔頂里,千甲一帶都有雞母的石雕宛如石敢當保護民眾。


新竹千甲車站內的雞母公共藝術品


攝於埔頂里,千甲一帶的高速公路


嘉義燒

林添木老師的書籍,熱愛學習的他,小時候學日文,中國國民黨占領台灣之後,又重新學習注音符號。是一位活到老學到老的藝術家。


嘉義燒不是一種日式點心,他另一個名字大家比較耳熟~ 交趾陶。在台灣傳統寺廟可以看到交趾陶用來裝飾廟宇,使其充滿朝氣,生動活潑。

雖然偶爾會去廟宇不論是參觀或者跟家人去拜拜,但因為對交趾陶不了解,加上廟宇香火鼎盛和戶外的風吹雨打使得交趾陶沒有那麼光彩奪,所以沒有特別注意。感謝這次嘉義博物館的交趾陶館展覽,有大師真品與其弟子的作品,讓人可以貼近,仔細觀賞交趾陶。

在這展覽中我偶然得知一種良性競爭,叫做對場作。什麼叫對場作呢?就是把一個作品例如八仙過海,分成兩的交趾陶師傅去完成,勝出的那位師傅可以留下落款作為紀念。在嘉義城隍廟就有一副對場作,當年是由北部陳專友大師和南部林添木大師完成該對場作,最終由林添木老師勝出,留下落款,有機會去嘉義城隍廟可以找找看他的落款和他們的作品在哪裡呢?

林添木大師從年輕時開始學習交趾陶,他也學到傳奇交趾陶大師葉王的釉色技巧。林添木沒有停下腳步,他不斷臨摹各宗師的技法,不斷開展新的釉料,擺脫廟宇的限制,讓作品題材更加豐富。最重要的是,台灣的交趾陶藝術家很多都是敗於林添木老師門下,因此他對嘉義燒的傳承更是重要功臣。


傳奇交趾陶大師~葉王的作品。衣服上的紅色事業王代表性的技法,胭脂紅。


有南葉北洪,與葉王齊名的洪坤福,這尊文昌帝君是他的作品



大林蒲-白府元帥

大林蒲鳳林宮,寺廟的周圍有很多店家是中鋼,中油,台電和周圍廠商午餐的最佳解決方案



有時候會到辦公大樓的頂樓吹吹風,整理思緒。往海邊看去,總患看到一間特別雄偉的寺廟~大林蒲鳳林宮。大林蒲鳳林宮的主神出巡時,前軍的將軍就是白府元帥。傳說大林蒲一帶曾有信徒的兒子久病不癒,家人求助於大林蒲鳳林宮主神~池府千歲,得知是白蛇精在作怪。池府千歲念在白蛇精修為不易,隨後被池府千歲收服為大林蒲鳳林宮的先鋒官,封白府元帥。


最前面身穿白色服裝的就是白府元帥,身為先鋒官的祂安座在主神前面,後面大殿上就是三主神溫府千歲,池府千歲,朱府千歲。



關於白府元帥還有另一個故事,以前大林蒲有位偷豬賊,趁著夜深人靜偷鄉民飼養的大豬小豬。一天夜裡,偷豬賊將要偷豬時,隱約感覺到身後有白衣少年跟著他,不然就是影響他偷豬,偷豬賊偷豬不成反過來尾隨白衣少年,發現白衣少年走到鳳林宮後就消失不見。偷豬賊隔日溜進廟裡判斷原來是白府元帥再捉弄他,惱羞成怒之下又耳聞過些日子是白府元帥的生日,決定給神明一個顏色瞧瞧。

偷豬賊趁著白府元帥生日,鄉民在廟埕上演戲台,眾人焦點都在廟埕時,偷豬賊頭戴四腳椅,腳椅朝天。簑衣倒著穿讓鬃毛往上束,腳穿三吋高的高木屐。一進廟門直接把白府元帥神像的頭扭斷,白府元帥馬上上乩身,去追偷豬賊。偷豬賊跳入紅毛港海後,把身上的竹椅,蓑衣,木屐拖掉,往海流反向遊走,乩身追到的只是順海漂走的物品而已。

廟方多次請了雕刻師傅維修神像,然而每次維修神像的頭最終都會歪一邊。請示後,白府元帥表示這樣就好了。因此這尊神像至今仍是歪著頭,像是聆聽大家的聲音一般,或者怡然自得的感覺。

一年後又到了白府元帥生日這一天,偷豬賊混入廟裡,對白府元帥說 : 你若是這麼靈怎麼會抓不到我呢? 話說完,偷豬賊離開廟踢到門板,失足跌倒就一命嗚呼了~


大林蒲鳳林宮白府元帥





分福茶釜

這個扭蛋是關於一則日本民間故事~分福茶釜。日本群馬縣茂林寺有保存一個茶釜,據說這個茶釜是由一隻狸貓變身成的。 傳說很久以前有一位生活貧困的老先生,他在野外發現一隻狸貓被陷阱所困,然後這位老先生立即救了這支狸貓。為了感謝老先生的恩德,狸貓變身成茶釜並建議老先生賣掉茶釜換成錢來改善生...