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《Java数据科学指南》_(加)鲁什迪·夏姆斯(Rushdi Shams)著_14419567_9787115481634

【书名】:《Java数据科学指南》
【作者】:(加)鲁什迪·夏姆斯(Rushdi Shams)著
【出版社】:北京:人民邮电出版社
【时间】:2018
【页数】:302
【ISBN】:9787115481634
【SS码】:14419567

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内容简介

第1章 获取数据与清洗数据

1.1简介

1.2使用Java从分层目录中提取所有文件名

准备工作

操作步骤

1.3使用Apache Commons IO从多层目录中提取所有文件名

准备工作

操作步骤

1.4使用Java 8从文本文件一次性读取所有内容

操作步骤

1.5使用Apache Commons IO从文本文件一次性读取所有内容

准备工作

操作方法

1.6使用Apache Tika提取PDF文本

准备知识

操作步骤

1.7使用正则表达式清洗ASCII文本文件

操作步骤

1.8使用Univocity解析CSV文件

准备工作

操作步骤

1.9使用Univocity解析TSV文件

准备工作

操作步骤

1.10使用JDOM解析XML文件

准备工作

操作步骤

1.11使用JSON.simple编写JSON文件

准备工作

操作步骤

1.12使用JSON.simple读取JSON文件

准备工作

操作步骤

1.13使用JSoup从一个URL提取Web数据

准备工作

操作步骤

1.14使用Selenium Webdriver从网站提取Web数据

准备工作

操作步骤

1.15从MySQL数据库读取表格数据

准备工作

操作步骤

第2章 为数据建立索引与搜索数据

2.1简介

2.2使用Apache Lucene为数据建立索引

准备工作

操作步骤

工作原理

2.3使用Apache Lucene搜索带索引的数据

准备工作

操作步骤

第3章 数据统计分析

3.1简介

3.2生成描述性统计

操作步骤

3.3生成概要统计

操作步骤

3.4从多种分布生成概要统计

操作步骤

更多内容

3.5计算频率分布

操作步骤

3.6计算字符串中的词频

操作步骤

工作原理

3.7使用Java 8计算字符串中的词频

操作步骤

3.8计算简单回归

操作步骤

3.9计算普通最小二乘回归

操作步骤

3.10计算广义最小二乘回归

操作步骤

3.11计算两组数据点的协方差

操作步骤

3.12为两组数据点计算皮尔逊相关系数

操作步骤

3.13执行配对t检验

操作步骤

3.14执行卡方检验

操作步骤

3.15 执行单因素方差分析(one-way ANOVA test)

操作步骤

3.16执行K-S检验

操作步骤

第4章 数据学习Ⅰ

4.1简介

4.2创建与保存ARFF文件

操作步骤

4.3对机器学习模型进行交叉验证

操作步骤

4.4对新的测试数据进行分类

准备工作

操作步骤

4.5使用过滤分类器对新测试数据分类

操作步骤

4.6创建线性回归模型

操作步骤

4.7创建逻辑回归模型

操作步骤

4.8使用K均值算法对数据点进行聚类

操作步骤

4.9依据类别对数据进行聚类处理

操作方法

4.10学习数据间的关联规则

准备工作

操作步骤

4.11使用低层方法、过滤方法、元分类器方法选择特征/属性

准备工作

操作步骤

第5章 数据学习Ⅱ

5.1简介

5.2使用Java机器学习库(Java-ML)向数据应用机器学习

准备工作

操作步骤

5.3使用斯坦福分类器对数据点分类

准备工作

操作步骤

工作原理

5.4使用MOA对数据点分类

准备工作

操作步骤

5.5使用Mulan对多标签数据点进行分类

准备工作

操作步骤

第6章 从文本数据提取信息

6.1简介

6.2使用Java检测标记(单词)

准备工作

操作步骤

6.3使用Java检测句子

准备工作

操作步骤

6.4使用OpenNLP检测标记(单词)与句子

准备工作

操作步骤

6.5使用Stanford CoreNLP从标记 中提取词根、词性,以及识别命名实体

准备工作

操作步骤

6.6使用Java 8借助余弦相似性测度测量文本相似度

准备工作

操作步骤

6.7使用Mallet从文本文档提取主题

准备工作

操作步骤

6.8使用Mallet对文本文档进行分类

准备工作

操作步骤

6.9使用Weka对文本文档进行分类

准备工作

操作步骤

第7章 处理大数据

7.1简介

7.2使用Apache Mahout训练在线逻辑回归模型

准备工作

操作步骤

7.3使用Apache Mahout应用在线逻辑回归模型

准备工作

操作步骤

7.4使用Apache Spark解决简单的文本挖掘问题

准备工作

操作步骤

7.5使用MLib的K均值算法做聚类

准备工作

操作步骤

7.6使用MLib创建线性回归模型

准备工作

操作步骤

7.7使用MLib的随机森林模型对数据点进行分类

准备工作

操作步骤

第8章 数据深度学习

8.1简介

8.2使用DL4j创建Word2vec神经网络

操作方法

工作原理

更多内容

8.3使用DL4j创建深度信念神经网络

操作步骤

工作原理

8.4使用DL4j创建深度自动编码器

操作步骤

工作原理

第9章 数据可视化

9.1简介

9.2绘制2D正弦曲线

准备工作

操作步骤

9.3绘制直方图

准备工作

操作步骤

9.4绘制条形图

准备工作

操作步骤

9.5绘制箱线图或箱须图

准备工作

操作步骤

9.6绘制散点图

准备工作

操作步骤

9.7绘制甜圈图

准备工作

操作步骤

9.8绘制面积图

准备工作

操作步骤


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