Java平台上的数值计算与统计数据分析
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"《Numeric Computation and Statistical Data Analysis on the Java Platform》是由Sergei V. Chekanov撰写的一本书,于2016年出版,共有648页,ISBN号为3319285297,文件格式为PDF,大小为12 MB。这本书主要探讨在Java平台上进行数值计算和统计数据分析的主题,同时提供了Python代码示例,这些示例可以轻松转化为其他编程语言,如Java、Groovy、Ruby和BeanShell。作者强调实践编程方面,涵盖了广泛的议题,包括Python(Jython)基础、描述性统计、符号计算、神经网络、非线性回归分析以及数据挖掘等多个领域。书中的代码简洁,易于理解,旨在帮助读者理解和应用统计数据分析技术,无论是在操作系统还是网页或计算服务器上,都能实现计算和分析算法的集成。这本书是针对那些希望学习如何使用流行编程语言进行统计数据分析、将分析算法整合到大型应用程序中,以及在不同操作系统上部署计算的科学家、工程师和学生的理想选择。书中所涉及的技术基于DataMelt (DMelt)项目提供的全面开源Java库,适合处理实际问题的科学计算。" 《Numeric Computation and Statistical Data Analysis on the Java Platform》不仅提供了理论知识,还通过实际示例帮助读者掌握统计数据分析的技巧。书中的内容分为多个层次,从Python的基础知识开始,逐步引导读者进入更高级的主题,例如: 1. Python on the Java Platform (Jython):介绍如何在Java平台上使用Python,讨论Jython的特点和优势,以及如何利用Jython进行数值计算。 2. 数值计算:涵盖基本的数值计算方法,包括矩阵运算、微积分、优化算法等,这些都是数据分析的基础。 3. 统计数据分析:深入讲解描述性统计概念,如均值、方差、标准差、直方图等,并介绍推断性统计,包括假设检验和置信区间。 4. 符号计算:探讨如何在Java平台上进行符号计算,这对于解决复杂数学问题和求解精确解至关重要。 5. 机器学习与神经网络:介绍神经网络的基本结构和训练方法,以及如何用Java和Python实现神经网络模型。 6. 非线性回归分析:讲解如何处理非线性关系,构建和评估非线性模型。 7. 数据挖掘:涵盖数据预处理、聚类、关联规则和异常检测等数据挖掘技术,用于发现数据中的模式和规律。 8. 可视化:讨论如何利用2D和3D图形进行数据可视化,增强对数据的理解和解释。 9. 应用集成:指导读者如何将这些分析算法整合到大型应用程序中,以及如何在网页和计算服务器上部署。 通过阅读本书,读者不仅能学习到数值计算和统计分析的理论,还能获得实际操作的经验,从而提升在Java平台上的数据处理能力。无论是对初学者还是有经验的专业人士,这都是一本有价值的参考资料。
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