3、利用 Breeze 进行数据处理与科学计算

利用 Breeze 进行数据处理与科学计算

1. 学习资源推荐

在 Scala 学习领域，有几本优秀的书籍值得推荐：
- 《Programming in Scala》由 Martin Odersky、Lex Spoon 和 Bill Venners 所著，具有权威性，因为 Martin Odersky 是 Scala 的主要推动者，而且这本书易于理解和阅读。
- 《Scala Puzzlers》由 Andrew Phillips 和 Nermin Šerifović 编写，提供了一种有趣的方式来学习更高级的 Scala 知识。
- 《Scala for Machine Learning》由 Patrick R. Nicholas 创作，给出了如何使用 Scala 编写机器学习算法的示例。

2. 数据科学与 Breeze 简介

数据科学主要涉及结构化数据的处理。大部分结构化数据集可以看作是表格数据，每一行代表一个特定的实例，列代表该实例的不同属性。表格表示法的广泛应用解释了像 Microsoft Excel 这样的电子表格程序以及 SQL 数据库等工具的成功。

对于数据科学家而言，一种有用的编程语言必须支持对数据列或表的操作。例如，Python 通过 NumPy 和 pandas 实现了这一点。然而，Scala 中没有一个像 Python 的 SciPy 生态系统那样完整、连贯的数值计算生态系统。

Breeze 是一个用于快速线性代数和数据数组操作的库，还具备科学计算和数据科学所需的许多其他功能。

3. 获取代码示例

获取代码示例最简单的方法是克隆 GitHub 仓