Julia数据科学应用 扎卡赖亚斯·弗格里斯 人民邮电出版社 9787115473288 pdf mobi 下载 kindle 115盘 chm 阿里云 rb

数据科学通过各种统计学和机器学习的技术与方法，将数据转换为有用的信息或知识。Julia 是一种在数据科学领域逐渐流行起来的语言。

本书会提出一系列在数据科学流程中常见的、有代表性的实际问题，并指导读者使用 Julia 去解决这些问题。全书共13章，涵盖了 Julia 基础知识、工作环境搭建、语言基础和高级内容、数据科学应用、数据可视化、机器学习方法（包括无监督式学习方法和监督式学习方法）、图分析方法等重要的话题。附录部分给出了学习和使用Julia的一些有用的参考资料，还给出了各章的思考题的答案。

本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习Julia并从事数据科学相关工作的人员学习参考。

第 1章 Julia简介1

1.1 Julia如何提高数据科学水平2

1.1.1 数据科学工作流程3

1.1.2 Julia被数据科学社区接受的过程5

1.2 Julia 扩展6

1.2.1 包的质量6

1.2.2 找到新的包6

1.3 关于本书7

第 2章 建立数据科学工作环境9

2.1 Julia IDE9

2.1.1 Juno10

2.1.2 IJulia11

2.1.3 其他IDE12

2.2 Julia扩展包13

2.2.1 找到并选择扩展包13

2.2.2 安装扩展包14

2.2.3 使用扩展包15

2.2.4 破解扩展包16

2.3 IJulia基础16

2.3.1 文件处理16

2.3.2 在.jl文件中组织代码19

2.3.3 引用代码20

2.3.4 工作目录20

2.4 要使用的数据集21

2.4.1 数据集描述21

2.4.2 下载数据集23

2.4.3 加载数据集24

2.5 在Julia中实现一个简单的机器学习算法25

2.5.1 算法描述26

2.5.2 算法实现27

2.5.3 算法测试30

2.6 将工作区保存到数据文件32

2.6.1 将数据保存为分隔值文件32

2.6.2 将数据保存为Julia数据文件33

2.6.3 将数据保存为文本文件35

2.7 帮助36

2.8 小结36

2.9 思考题37

第3章 Julia入门39

3.1 数据类型39

3.2 数组42

3.2.1 数组基础42

3.2.2 在数组中引用多个元素43

3.2.3 多维数组44

3.3 字典44

3.4 基本命令与函数45

3.4.1 print()和println()46

3.4.2 typemax()和typemin()46

3.4.3 collect()47

3.4.4 show()47

3.4.5 linspace()48

3.5 数学函数48

3.5.1 round()48

3.5.2 rand()和randn()49

3.5.3 sum()52

3.5.4 mean()53

3.6 数组与字典函数53

3.6.1 in53

3.6.2 append!()54

3.6.3 pop!()54

3.*** push!()55

3.6.5 splice!()55

3.6.6 insert!()56

3.6.7 sort()和sort!()57

3.6.8 get()57

3.6.9 keys()和values()58

3.6.10 length()和size()58

3.7 其他函数59

3.7.1 time()59

3.7.2 条件语句59

3.7.3 string()61

3.7.4 map()62

3.7.5 versioin()62

3.8 运算符、循环语句与条件语句62

3.8.1 运算符63

3.8.2 循环语句64

3.8.3 break命令66

3.9 小结66

3.10 思考题67

第4章 Julia进阶68

4.1 字符串处理68

4.1.1 sp

Zacharias Voulgaris 出生于希腊雅典。就读于克里特理工大学生产工程与管理专业，后转而学习计算机科学，在伦敦城市大学获得了信息系统与技术的硕士学位，此后，又研究数据科学，在伦敦大学获得了机器学习博士学位。他曾在佐治亚理工大学工作并任研究员，担任过 SEO 经理、数据科学家，还做过 Microsoft 公司的程序经理，负责 Bing 的数据分析流程。除了数据科学，他对新技术、文学和音乐抱有浓厚的兴趣。

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编辑推荐

★ 数据科学流程概览，并通过Julia实现一个示例，说明了其中的关键点。 ★ Julia IDE的选择。 ★ 程序结构与函数。 ★ 数据工程中的任务，如数据导入、数据清理、数据格式化和数据存储，以及如何执行数据预处理。 ★ 数据可视化，以及一些简单但强大的用来进行数据探索的方法。 ★ 数据降维和特征评价。 ★ 各种机器学习方法，从非监督式学习（不同类型的聚类方法）到监督式学习（决策树、*森林、 基础神经网络、回归树和极限学习机）。 ★ 图分析，包括找出不同实体之间的联系以及如何对其进行挖掘以获取有用的知识。 本书主要内容包括： 本书的目标是教你如何使用Julia语言来应对现实世界中数据科学的艰巨挑战。在介绍了Julia对于数据科学社区的重要性和若干数据科学基本准则之后，本书讲解了Julia基础知识，包括如何安装Julia及其功能强大的程序库。本书通过丰富的示例展示了如何使用Julia命令、数据集和函数。 本书介绍并描述了专用的脚本和软件包。针对在数据科学流程中经常会遇到的问题，本书提供了有代表性的实用示例，并引导你通过Julia使用公开的数据集来解决这些问题。在很多情况下，使用现成的软件包和内置函数就可以完成任务。 本书每一章都包括一些思考题和练习，来帮助你加强学习效果，指导你使用Julia从头开始创建一个数据科学应用。 

书籍介绍

数据科学通过各种统计学和机器学习的技术与方法，将数据转换为有用的信息或知识。Julia 是一种在数据科学领域逐渐流行起来的语言。

本书会提出一系列在数据科学流程中常见的、有代表性的实际问题，并指导读者使用 Julia 去解决这些问题。全书共13章，涵盖了 Julia 基础知识、工作环境搭建、语言基础和高级内容、数据科学应用、数据可视化、机器学习方法（包括无监督式学习方法和监督式学习方法）、图分析方法等重要的话题。附录部分给出了学习和使用Julia的一些有用的参考资料，还给出了各章的思考题的答案。

本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习Julia并从事数据科学相关工作的人员学习参考。