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第1章 数据科学导论1

1.1 数据分析起源1

1.2 科学方法2

1.3 精算科学2

1.4 蒸汽计算3

1.5 一个惊人的例子4

1.6 赫尔曼·何乐礼5

1.7 ENIAC6

1.8 VisiCalc7

1.9 数据、信息和知识7

1.10 为什么用Java7

1.11 Java集成开发环境8

1.12 小结10

第2章 数据预处理11

2.1 数据类型11

2.2 变量12

2.3 数据点和数据集12

2.4 关系数据库表13

2.4.1 关键字段13

2.4.2 键—值对14

2.5 哈希表14

2.6 文件格式16

2.6.1 微软Excel数据18

2.6.2 XML和JSON数据21

2.7 生成测试数据集27

2.7.1 元数据28

2.7.2 数据清洗29

2.7.3 数据缩放30

2.7.4 数据过滤30

2.7.5 排序33

2.7.6 合并34

2.7.7 散列法37

2.8 小结38

第3章 数据可视化39

3.1 表和图40

3.1.1 散点图40

3.1.2 线图42

3.1.3 条形图43

3.1.4 直方图43

3.2 时间序列45

3.3 Java实现46

3.4 移动平均49

3.5 数据排序53

3.6 频率分布55

3.7 正态分布57

3.8 指数分布59

3.9 Java示例59

3.10 小结61

第4章 统计62

4.1 描述性统计量62

4.2 随机抽样65

4.3 随机变量67

4.4 概率分布67

4.5 累积分布69

4.6 二项分布70

4.7 多元分布74

4.8 条件概率76

4.9 概率事件的独立性77

4.10 列联表78

4.11 贝叶斯定理78

4.12 协方差和相关80

4.13 标准正态分布82

4.14 中心极限定理86

4.15 置信区间87

4.16 假设检验89

4.17 小结91

第5章 关系数据库92

5.1 关系数据模型92

5.2 关系数据库93

5.3 外键94

5.4 关系数据库设计95

5.4.1 创建数据库96

5.4.2 SQL命令100

5.4.3 数据插入数据库104

5.4.4 数据库查询106

5.4.5 SQL数据类型107

5.4.6 JDBC108

5.4.7 使用JDBC PreparedStatement110

5.4.8 批处理112

5.4.9 数据库视图115

5.4.10 子查询119

5.4.11 表索引121

5.5 小结123

第6章 回归分析124

6.1 线性回归124

6.1.1 Excel中的线性回归125

6.1.2 计算回归系数129

6.1.3 变异统计量131

6.1.4 线性回归的Java实现134

6.1.5 安斯库姆的四重奏141

6.2 多项式回归143

6.2.1 多元线性回归147

6.2.2 Apache Commons的实现150

6.2.3 曲线拟合151

6.3 小结153

第7章 分类分析154

7.1 决策树156

7.1.1 熵和它有什么关系？157

7.1.2 ID3算法160

7.1.3 Weka平台171

7.1.4 数据的ARFF文件类型171

7.1.5 Weka的Java实现174

7.2 贝叶斯分类器175

7.2.1 Weka的Java实现177

7.2.2 支持向量机算法181

7.3 逻辑回归184

7.3.1 k近邻算法189

7.3.2 模糊分类算法193

7.4 小结194

第8章 聚类分析195

8.1 测量距离195

8.2 维数灾难200

8.3 层次聚类法201

8.3.1 Weka实现210

8.3.2 K-均值聚类212

8.3.3 K-中心点聚类218

8.3.4 仿射传播聚类220

8.4 小结228

第9章 推荐系统229

9.1 效用矩阵230

9.2 相似性度量231

9.3 余弦相似性233

9.4 一个简单的推荐系统233

9.5 亚马逊项目对项目的协同过滤推荐244

9.6 实现用户评分250

9.7 大型稀疏矩阵254

9.8 使用随机访问文件257

9.9 Netflix大奖赛260

9.10 小结260

第10章 NoSQL数据库261

10.1 映射数据结构261

10.2 SQL与NoSQL263

10.3 Mongo数据库系统265

10.4 Library数据库270

10.5 MongoDB的Java开发273

10.6 MongoDB的地理空间数据库扩展281

10.7 MongoDB中的索引282

10.8 为什么选择NoSQL，为什么选择MongoDB283

10.9 其他的NoSQL数据库系统284

10.10 小结284

第11章 Java大数据分析285

11.1 扩展、数据分块和分片285

11.2 谷歌的PageRank算法286

11.3 谷歌的MapReduce框架290

11.4 MapReduce的一些应用示例291

11.5 “单词计数”示例292

11.6 可扩展性296

11.7 MapReduce的矩阵操作297

11.8 MongoDB中的MapReduce301

11.9 Apache Hadoop302

11.10 Hadoop MapReduce303

11.11 小结304

附录 Java工具305