书籍详情
Java数据科学实战
作者：[美] 迈克尔·R.布茹斯托维奇 著，姜建锦，赵绪营，张岩 译
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2020-04-01
ISBN：9787115533302
定价：¥59.00
购买这本书可以去
内容简介
《Java数据科学实战》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。
作者简介
迈克尔· R. 布茹斯托维奇（Michael R. Brzustowicz）从研究物理的博士后转型为经验丰富的数据科学家，专注于建立分布式数据系统，并从海量数据中提取知识。他大部分的时间都在编写（日常大数据问题的）统计模型方法及机器学习方法的定制多线程代码。他是多家创业公司的合伙人，并在旧金山大学担任兼职教授。【译者简介】姜建锦清华大学博士，北京电子科技学院网络空间安全系教师，目前主要从事计算机系统结构、分布式系统等的研究及相关教学工作。赵绪营中科院博士，北京电子科技学院网络空间安全系教师，目前主要从事生物特征识别与加密，计算机视觉的研究及相关教学工作。张岩博士，北京电子科技学院网络空间安全系副教授，目前主要从事信息物理融合系统、软件系统建模和验证的研究及相关教学工作。
目录
前言 xi
第 1章 数据的输入与输出 1
1．1 究竟何谓数据 1
1．2 数据模型 2
1．2．1 一维数组 2
1．2．2 多维数组 2
1．2．3 数据对象 3
1．2．4 矩阵和向量 3
1．2．5 JSON 4
1．3 处理实际数据 4
1．3．1 空值 4
1．3．2 空格 5
1．3．3 解析错误 5
1．3．4 异常值 6
1．4 管理数据文件 6
1．4．1 首先理解文件内容 7
1．4．2 读取文本文件 8
1．4．3 读取JSON文件 10
1．4．4 读取图像文件 11
1．4．5 写入文本文件 12
1．5 掌握数据库操作 15
1．5．1 命令行客户端 15
1．5．2 结构化查询语言 16
1．5．3 Java数据库连接 18
1．6 通过绘图将数据可视化 20
1．6．1 创建简单图形 21
1．6．2 混合类型图的绘制 24
1．6．3 把图存入文件 26
第 2章 线性代数 28
2．1 构造向量和矩阵 29
2．1．1 数组存储 30
2．1．2 块存储 31
2．1．3 映射存储 31
2．1．4 访问元素 31
2．1．5 处理子阵 33
2．1．6 随机化 34
2．2 向量与矩阵的运算 35
2．2．1 缩放 35
2．2．2 转置 36
2．2．3 加与减 36
2．2．4 长度 37
2．2．5 距离 38
2．2．6 相乘 39
2．2．7 内积 40
2．2．8 外积 41
2．2．9 逐项积 42
2．2．10 复合运算 43
2．2．11 仿射变换 43
2．2．12 映射函数 44
2．3 矩阵分解 47
2．3．1 Cholesky分解 47
2．3．2 LU分解 48
2．3．3 QR分解 48
2．3．4 奇异值分解 48
2．3．5 特征分解 49
2．3．6 行列式 50
2．3．7 矩阵逆 50
2．4 求解线性方程组 51
第3章 统计学 53
3．1 数据的概率起源 54
3．1．1 概率密度 54
3．1．2 累积概率 55
3．1．3 统计矩 55
3．1．4 熵 56
3．1．5 连续分布 57
3．1．6 离散分布 68
3．2 数据集的特征 73
3．2．1 矩的计算 73
3．2．2 描述性统计 74
3．2．3 多元统计 79
3．2．4 协方差与相关系数 81
3．2．5 回归 82
3．3 处理大数据集 84
3．3．1 累积统计 85
3．3．2 统计结果的归并 87
3．3．3 回归 88
3．4 数据库内置函数的应用 89
第4章 数据操作 91
4．1 转换文本数据 91
4．1．1 从文档中提取标记 91
4．1．2 利用字典 92
4．1．3 文档向量化 94
4．2 数值数据的缩放与归一化 97
4．2．1 对列进行缩放 97
4．2．2 对行进行缩放 99
4．2．3 矩阵的缩放算子 100
4．3 将数据降维至主成分 102
4．3．1 协方差方法 105
4．3．2 SVD方法 106
4．4 创建训练集、验证集及测试集 108
4．4．1 基于索引的重新采样 108
4．4．2 基于列表的重新采样 110
4．4．3 小批量 111
4．5 标签的编码 111
4．5．1 泛型编码器 111
4．5．2 一位有效编码 112
第5章 学习与预测 115
5．1 学习算法 115
5．1．1 迭代学习过程 115
5．1．2 梯度下降优化方法 117
5．2 评估学习过程 119
5．2．1 损失函数最小化 119
5．2．2 方差和的最小化 127
5．2．3 轮廓系数 127
5．2．4 对数似然性 128
5．2．5 分类器的准确率 129
5．3 无监督型学习 131
5．3．1 K均值聚类 131
5．3．2 DBSCAN 133
5．3．3 高斯混合 137
5．4 监督型学习 141
5．4．1 朴素贝叶斯 142
5．4．2 线性模型 148
5．4．3 深度网络 156
第6章 Hadoop MapReduce 161
6．1 Hadoop分布式文件系统 161
6．2 MapReduce体系结构 162
6．3 编写MapReduce应用 163
6．3．1 剖析MapReduce任务 164
6．3．2 Hadoop数据类型 164
6．3．3 映射器 167
6．3．4 归约器 168
6．3．5 JSON字符串作为文本的简单性 169
6．3．6 部署技巧 170
6．4 MapReduce 示例 171
6．4．1 单词计数 171
6．4．2 定制单词计数 172
6．4．3 稀疏线性代数 173
附录A 数据集 177
作者简介 186
关于封面 186
第 1章 数据的输入与输出 1
1．1 究竟何谓数据 1
1．2 数据模型 2
1．2．1 一维数组 2
1．2．2 多维数组 2
1．2．3 数据对象 3
1．2．4 矩阵和向量 3
1．2．5 JSON 4
1．3 处理实际数据 4
1．3．1 空值 4
1．3．2 空格 5
1．3．3 解析错误 5
1．3．4 异常值 6
1．4 管理数据文件 6
1．4．1 首先理解文件内容 7
1．4．2 读取文本文件 8
1．4．3 读取JSON文件 10
1．4．4 读取图像文件 11
1．4．5 写入文本文件 12
1．5 掌握数据库操作 15
1．5．1 命令行客户端 15
1．5．2 结构化查询语言 16
1．5．3 Java数据库连接 18
1．6 通过绘图将数据可视化 20
1．6．1 创建简单图形 21
1．6．2 混合类型图的绘制 24
1．6．3 把图存入文件 26
第 2章 线性代数 28
2．1 构造向量和矩阵 29
2．1．1 数组存储 30
2．1．2 块存储 31
2．1．3 映射存储 31
2．1．4 访问元素 31
2．1．5 处理子阵 33
2．1．6 随机化 34
2．2 向量与矩阵的运算 35
2．2．1 缩放 35
2．2．2 转置 36
2．2．3 加与减 36
2．2．4 长度 37
2．2．5 距离 38
2．2．6 相乘 39
2．2．7 内积 40
2．2．8 外积 41
2．2．9 逐项积 42
2．2．10 复合运算 43
2．2．11 仿射变换 43
2．2．12 映射函数 44
2．3 矩阵分解 47
2．3．1 Cholesky分解 47
2．3．2 LU分解 48
2．3．3 QR分解 48
2．3．4 奇异值分解 48
2．3．5 特征分解 49
2．3．6 行列式 50
2．3．7 矩阵逆 50
2．4 求解线性方程组 51
第3章 统计学 53
3．1 数据的概率起源 54
3．1．1 概率密度 54
3．1．2 累积概率 55
3．1．3 统计矩 55
3．1．4 熵 56
3．1．5 连续分布 57
3．1．6 离散分布 68
3．2 数据集的特征 73
3．2．1 矩的计算 73
3．2．2 描述性统计 74
3．2．3 多元统计 79
3．2．4 协方差与相关系数 81
3．2．5 回归 82
3．3 处理大数据集 84
3．3．1 累积统计 85
3．3．2 统计结果的归并 87
3．3．3 回归 88
3．4 数据库内置函数的应用 89
第4章 数据操作 91
4．1 转换文本数据 91
4．1．1 从文档中提取标记 91
4．1．2 利用字典 92
4．1．3 文档向量化 94
4．2 数值数据的缩放与归一化 97
4．2．1 对列进行缩放 97
4．2．2 对行进行缩放 99
4．2．3 矩阵的缩放算子 100
4．3 将数据降维至主成分 102
4．3．1 协方差方法 105
4．3．2 SVD方法 106
4．4 创建训练集、验证集及测试集 108
4．4．1 基于索引的重新采样 108
4．4．2 基于列表的重新采样 110
4．4．3 小批量 111
4．5 标签的编码 111
4．5．1 泛型编码器 111
4．5．2 一位有效编码 112
第5章 学习与预测 115
5．1 学习算法 115
5．1．1 迭代学习过程 115
5．1．2 梯度下降优化方法 117
5．2 评估学习过程 119
5．2．1 损失函数最小化 119
5．2．2 方差和的最小化 127
5．2．3 轮廓系数 127
5．2．4 对数似然性 128
5．2．5 分类器的准确率 129
5．3 无监督型学习 131
5．3．1 K均值聚类 131
5．3．2 DBSCAN 133
5．3．3 高斯混合 137
5．4 监督型学习 141
5．4．1 朴素贝叶斯 142
5．4．2 线性模型 148
5．4．3 深度网络 156
第6章 Hadoop MapReduce 161
6．1 Hadoop分布式文件系统 161
6．2 MapReduce体系结构 162
6．3 编写MapReduce应用 163
6．3．1 剖析MapReduce任务 164
6．3．2 Hadoop数据类型 164
6．3．3 映射器 167
6．3．4 归约器 168
6．3．5 JSON字符串作为文本的简单性 169
6．3．6 部署技巧 170
6．4 MapReduce 示例 171
6．4．1 单词计数 171
6．4．2 定制单词计数 172
6．4．3 稀疏线性代数 173
附录A 数据集 177
作者简介 186
关于封面 186
猜您喜欢
