第1章 获取数据与清洗数据 1
1.1简介 2
1.2使用Java从分层目录中提取所有文件名 3
准备工作 3
操作步骤 3
1.3使用Apache Commons IO从多层目录中提取所有文件名 5
准备工作 5
操作步骤 5
1.4使用Java 8从文本文件一次性读取所有内容 6
操作步骤 7
1.5使用Apache Commons IO从文本文件一次性读取所有内容 7
准备工作 7
操作方法 8
1.6使用Apache Tika提取PDF文本 8
准备知识 9
操作步骤 9
1.7使用正则表达式清洗ASCII文本文件 11
操作步骤 11
1.8使用Univocity解析CSV文件 12
准备工作 13
操作步骤 13
1.9使用Univocity解析TSV文件 15
准备工作 15
操作步骤 16
1.10使用JDOM解析XML文件 17
准备工作 17
操作步骤 18
1.11使用JSON.simple编写JSON文件 20
准备工作 20
操作步骤 21
1.12使用JSON.simple读取JSON文件 23
准备工作 24
操作步骤 24
1.13使用JSoup从一个URL提取Web数据 26
准备工作 26
操作步骤 26
1.14使用Selenium Webdriver从网站提取Web数据 29
准备工作 29
操作步骤 29
1.15从MySQL数据库读取表格数据 32
准备工作 32
操作步骤 32
第2章 为数据建立索引与搜索数据 35
2.1简介 35
2.2使用Apache Lucene为数据建立索引 35
准备工作 36
操作步骤 40
工作原理 47
2.3使用Apache Lucene搜索带索引的数据 50
准备工作 50
操作步骤 51
第3章 数据统计分析 56
3.1简介 57
3.2生成描述性统计 59
操作步骤 59
3.3生成概要统计 60
操作步骤 60
3.4从多种分布生成概要统计 61
操作步骤 62
更多内容 63
3.5计算频率分布 64
操作步骤 64
3.6计算字符串中的词频 65
操作步骤 65
工作原理 67
3.7使用Java 8计算字符串中的词频 67
操作步骤 67
3.8计算简单回归 68
操作步骤 69
3.9计算普通最小二乘回归 70
操作步骤 70
3.10计算广义最小二乘回归 72
操作步骤 72
3.11计算两组数据点的协方差 74
操作步骤 74
3.12为两组数据点计算皮尔逊相关系数 75
操作步骤 75
3.13执行配对t检验 76
操作步骤 76
3.14执行卡方检验 77
操作步骤 78
3.15 执行单因素方差分析（one-way ANOVA test） 79
操作步骤 79
3.16执行K-S检验 81
操作步骤 81
第4章 数据学习Ⅰ 83
4.1简介 83
4.2创建与保存ARFF文件 84
操作步骤 87
4.3对机器学习模型进行交叉验证 91
操作步骤 91
4.4对新的测试数据进行分类 95
准备工作 95
操作步骤 96
4.5使用过滤分类器对新测试数据分类 102
操作步骤 102
4.6创建线性回归模型 105
操作步骤 106
4.7创建逻辑回归模型 108
操作步骤 108
4.8使用K均值算法对数据点进行聚类 110
操作步骤 110
4.9依据类别对数据进行聚类处理 113
操作方法 113
4.10学习数据间的关联规则 116
准备工作 116
操作步骤 116
4.11使用低层方法、过滤方法、元分类器方法选择特征/属性 118
准备工作 119
操作步骤 119
第5章 数据学习Ⅱ 125
5.1简介 125
5.2使用Java机器学习库（Java-ML）向数据应用机器学习 126
准备工作 126
操作步骤 128
5.3使用斯坦福分类器对数据点分类 137
准备工作 137
操作步骤 140
工作原理 141
5.4使用MOA对数据点分类 142
准备工作 142
操作步骤 144
5.5使用Mulan对多标签数据点进行分类 147
准备工作 147
操作步骤 150
第6章 从文本数据提取信息 154
6.1简介 154
6.2使用Java检测标记（单词） 155
准备工作 155
操作步骤 155
6.3使用Java检测句子 160
准备工作 160
操作步骤 160
6.4使用OpenNLP检测标记（单词）与句子 161
准备工作 162
操作步骤 163
6.5使用Stanford CoreNLP从标记 中提取词根、词性，以及识别命名实体 167
准备工作 167
操作步骤 169
6.6使用Java 8借助余弦相似性测度测量文本相似度 171
准备工作 172
操作步骤 172
6.7使用Mallet从文本文档提取主题 176
准备工作 177
操作步骤 179
6.8使用Mallet对文本文档进行分类 184
准备工作 184
操作步骤 185
6.9使用Weka对文本文档进行分类 189
准备工作 190
操作步骤 191
第7章 处理大数据 194
7.1简介 194
7.2使用Apache Mahout训练在线逻辑回归模型 195
准备工作 195
操作步骤 198
7.3使用Apache Mahout应用在线逻辑回归模型 202
准备工作 202
操作步骤 203
7.4使用Apache Spark解决简单的文本挖掘问题 207
准备工作 208
操作步骤 210
7.5使用MLib的K均值算法做聚类 214
准备工作 214
操作步骤 214
7.6使用MLib创建线性回归模型 217
准备工作 217
操作步骤 218
7.7使用MLib的随机森林模型对数据点进行分类 222
准备工作 222
操作步骤 223
第8章 数据深度学习 229
8.1简介 229
8.2使用DL4j创建Word2vec神经网络 241
操作方法 241
工作原理 243
更多内容 246
8.3使用DL4j创建深度信念神经网络 246
操作步骤 246
工作原理 250
8.4使用DL4j创建深度自动编码器 254
操作步骤 254
工作原理 256
第9章 数据可视化 259
9.1简介 259
9.2绘制2D正弦曲线 260
准备工作 260
操作步骤 262
9.3绘制直方图 266
准备工作 266
操作步骤 268
9.4绘制条形图 273
准备工作 274
操作步骤 275
9.5绘制箱线图或箱须图 279
准备工作 279
操作步骤 281
9.6绘制散点图 285
准备工作 285
操作步骤 286
9.7绘制甜圈图 289
准备工作 289
操作步骤 290
9.8绘制面积图 294
准备工作 294
操作步骤 295