Julia for Data Science
Julia for Data Science - Voulgaris Zacharias Nedostupné

Kniha ( měkká vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Dobrá záložka 80 - Princovo rozjímání

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 499 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

Dobrá záložka 80 - Princovo rozjímání

After covering the importance of Julia to the data science community and several essential data science principles, we start with the basics including how to install Julia and its powerful libraries. Many examples are provided as we illustrate how to leverage each Julia command, dataset, and function.Specialized script packages are introduced and… Přejít na celý popis

Hororový duben? Pecky od FOBOSU od 99 Kč včetně e-knih! FOBOS je záruky kvality a čtivosti pro všechny fanoušky hororu! Knihy vycházející pod touto značkou teď koupíte od 99 Kč. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis

After covering the importance of Julia to the data science community and several essential data science principles, we start with the basics including how to install Julia and its powerful libraries. Many examples are provided as we illustrate how to leverage each Julia command, dataset, and function.

Specialized script packages are introduced and described. Hands-on problems representative of those commonly encountered throughout the data science pipeline are provided, and we guide you in the use of Julia in solving them using published datasets. Many of these scenarios make use of existing packages and built-in functions, as we cover:

An overview of the data science pipeline along with an example illustrating the key points, implemented in Julia Options for Julia IDEs Programming structures and functions Engineering tasks, such as importing, cleaning, formatting and storing data, as well as performing data preprocessing Data visualization and some simple yet powerful statistics for data exploration purposes Dimensionality reduction and feature evaluation Machine learning methods, ranging from unsupervised (different types of clustering) to supervised ones (decision trees, random forests, basic neural networks, regression trees, and Extreme Learning Machines) Graph analysis including pinpointing the connections among the various entities and how they can be mined for useful insights.

Each chapter concludes with a series of questions and exercises to reinforce what you learned. The last chapter of the book will guide you in creating a data science application from scratch using Julia.

Sdílet 0

Nakladatel
Technics Publications
Rozměr
190 x 234 x 24
jazyk
angličtina
Počet stran
200
Vydání
1
isbn
978-1-63462-130-4
Vazba
měkká vazba
datum vydání
30.09.2016
ean
9781634621304

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

5 hvězdiček 4 hvězdičky 3 hvězdičky 2 hvězdičky 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda