Java 資料科學|科學與工程實務方法
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分類：中文書＞電腦資訊＞APP開發／程式設計＞Java追蹤? 追蹤分類後，您會在第一時間收到分類新品通知。
- 作者： Michael Brzustowicz 追蹤 ? 追蹤作者後，您會在第一時間收到作者新書通知。
- 譯者：楊尊一
- 出版社： 歐萊禮 追蹤 ? 追蹤出版社後，您會在第一時間收到出版社新書通知。
- 出版日：2018/06/08
活動訊息
來金石堂，總有一本書懂你，邀您同遊解憂秘境！
內容簡介
“終於出了一本以Java實作資料科學應用程式的書，且它還討論到機器學習所需的線性代數與統計。這本書是Michael Brzustowicz在這個領域中經驗的精華，我強力推薦”。
-Terence Parr
舊金山大學分析學院創辦人、ANTLR解析產生器創建者
資料科學因R與Python而蓬勃發展，但Java為今日的資料科學應用帶來堅實、方便與擴展性。Java軟體工程師可透過本書循序學習資料科學技能。作者Michael Brzustowicz在本書中闡述資料科學每個處理程序背後的數學理論以及如何以Java實作這些概念。
你會學到資料I/O、線性代數、統計、資料操作、學習與預測，以及Hadoop MapReduce在程序中扮演的角色。本書的程式範例可用於你的應用程式。
‧檢視最純形式資料的取得、清理與安排的方法
‧認識資料應有的矩陣結構
‧學習檢驗資料的基本概念
‧轉換資料成穩定可用的數值
‧認識監督式與非監督式學習演算法
‧安裝與執行MapReduce，運用適合資料科學演算法的自定元件
-Terence Parr
舊金山大學分析學院創辦人、ANTLR解析產生器創建者
資料科學因R與Python而蓬勃發展，但Java為今日的資料科學應用帶來堅實、方便與擴展性。Java軟體工程師可透過本書循序學習資料科學技能。作者Michael Brzustowicz在本書中闡述資料科學每個處理程序背後的數學理論以及如何以Java實作這些概念。
你會學到資料I/O、線性代數、統計、資料操作、學習與預測，以及Hadoop MapReduce在程序中扮演的角色。本書的程式範例可用於你的應用程式。
‧檢視最純形式資料的取得、清理與安排的方法
‧認識資料應有的矩陣結構
‧學習檢驗資料的基本概念
‧轉換資料成穩定可用的數值
‧認識監督式與非監督式學習演算法
‧安裝與執行MapReduce，運用適合資料科學演算法的自定元件
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詳細資料
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- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
- 紙本平裝
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- ISBN
- 9789864768172
- 分級
- 普通級
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- 頁數
- 240
- 商品規格
- 18.5*23CM
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- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
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- 注音
- 級別
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