Java数据科学实战
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作者(美)迈克尔·R.布茹斯托维奇
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115533302
出版时间2020-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数200页
字数295千字
定价59元
货号SC:9787115533302
上书时间2024-08-16
商品详情
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主编推荐:
数据科学近年来迅速成为了热门研究领域，但很少有数据科学从业人士冒险涉足Java世界。考虑到在工程与科学的交叉地带所需的可伸缩性、稳健性以及便利性，Java其实是一门理想的语言。本书将循序渐进地引导读者进入数据科学的工作流程，在解释数学原理的同时给出代码示例。书中解释了数据科学流程每一步背后的基本数学原理，以及如何采用Java来应用这些原理。
本书内容涉及数据输入与输出、线性代数、统计学、数据操作、学习与预测，以及Hadoop MapReduce在这个过程中所扮演的关键角色。
● 讨论获取数据、清理数据，以及以纯粹方式排列数据的众多方法
● 理解数据应采用的矩阵结构
● 学习测试数据来源及数据有效性的基本概念
● 把数据转换为稳定且可用的数值
● 理解监督型学习算法与无监督型学习算法，以及评估这些算法是否成功的方法
● 采用适合数据科学算法的定制组件，设置和运行MapReduce任务
媒体评论:
"这是一本的、采用Java来实现与应用数据科学的书。书中对机器学习所需的线性代数和统计学的讨论简洁有力。本书汇集了布茹斯托维奇在该领域的丰富实战经验，我强烈推荐。"--Terence Parr，旧金山大学计算机科学和数据科学教授，语法分析器生成工具ANTLR之父
内容简介:
本书基于清晰的、面向对象的Java代码，讨论了数据科学研究的一些基本原理。考虑到项目所需的可伸缩性、稳健性以及便利性，Java是一门理想的语言。本书解释了数据科学过程每个步骤背后的基本数学原理，以及如何将这些概念应用于Java。本书内容涉及数据输入与输出、线性代数、统计学、数据操作、学习与预测，以及Hadoop MapReduce在这个过程中所扮演的关键角色。书中还提供了在应用程序中使用的代码示例。本书适合数据科学工作者以及希望提高数据科学技能的Java软件工程师阅读。
目录:
前言
第1章 数据的输入与输出
1.1 究竟何谓数据
1.2 数据模型
1.2.1 一维数组
1.2.2 多维数组
1.2.3 数据对象
1.2.4 矩阵和向量
1.2.5 JSON
1.3 处理实际数据
1.3.1 空值
1.3.2 空格
1.3.3 解析错误
1.3.4 异常值
1.4 管理数据文件
1.4.1 首先理解文件内容
1.4.2 读取文本文件
1.4.3 读取JSON文件
1.4.4 读取图像文件
1.4.5 写入文本文件
1.5 掌握数据库操作
1.5.1 命令行客户端
1.5.2 结构化查询语言
1.5.3 Java数据库连接
1.6 通过绘图将数据可视化
1.6.1 创建简单图形
1.6.2 混合类型图的绘制
1.6.3 把图存入文件
第2章 线性代数
2.1 构造向量和矩阵
2.1.1 数组存储
2.1.2 块存储
2.1.3 映射存储
2.1.4 访问元素
2.1.5 处理子阵
2.1.6 随机化
2.2 向量与矩阵的运算
2.2.1 缩放
2.2.2 转置
2.2.3 加与减
2.2.4 长度
2.2.5 距离
2.2.6 相乘
2.2.7 内积
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