Julia-Versionshinweis:
Julia ist zurzeit eine sehr lebhafte Programmiersprache und von den Paketentwicklern abhängig. Das kann Anpassungen mit sich bringen und dass Julia und JuliaPro verschiedene Entwicklungsstände zeigen. Dadurch besteht die Möglichkeit, dass Sie Warnmeldungen erhalten, dass Funktionen oder Funktionsaufrufe nicht mehr aktuell (deprecated) sind.
Hier ein Beispiel:
- ┌ Warning: `getindex(df::DataFrame, col_ind::ColumnIndex)` is deprecated, use `df[!, col_ind]` instead.
│ caller = (::getfield(StatsModels, Symbol("##18#19")){DataFrame})(::Symbol) at modelframe.jl:145
└ @ StatsModels C:\Users\guent\.juliapro\JuliaPro_v1.2.0-1\packages\StatsModels\pBxdt\src\modelframe.jl:145
┌ Warning: `getindex(df::DataFrame, col_ind::ColumnIndex)` is deprecated, use `df[!, col_ind]` instead.
│ caller = check_non_redundancy!(::StatsModels.Terms, ::DataFrame) at modelframe.jl:84
└ @ StatsModels C:\Users\guent\.juliapro\JuliaPro_v1.2.0-1\packages\StatsModels\pBxdt\src\modelframe.jl:84
...
Ich versuche im Skript diesen Anpassungen zu folgen und passe das jeweilige Skript an. Hinweise, mit welcher Julia-Version das Skript geprüft (und möglicherweise angepasst) wurde, finden Sie i. d. R. in der 2. Skriptzeile.
Hinweis zum Julia-Skript:
Im Julia-Skript finden Sie möglicherweise auskommentierte Code-Zeilen (z. B. # show(anova(LinReg))), die als Ausführungsvariante dienen. Zum Ausführen löschen Sie einfach das Kommentarzeichen #.
Die Julia-Skripts können im Julia-Terminal mit include(“Skript-Bezeichnung.jl”)geladen und ausgeführt werden.
Bitte prüfen Sie immer die heruntergeladenen Dateien mit einem aktuellen Virenscanner auf potentielle Schadsoftware. Siehe auch den Haftungshinweis im Impressum!
Kapitel
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Datensatz
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Beschreibung / Skript
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4.1
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Daten.csv
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Juno / Atom
Eine einfache csv-Datei zum Kennenlernen der Juno-Funktionalitäten
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5.1
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Text.txt
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Daten lesen
Eine einfache txt-Datei als Kapitel- Beispieldatei und Skript aus Tabelle 9: Daten_zeilenweise_lesen
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5.2
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Daten speichern
1. Skript: Daten speichern Beispiel 1.jl 2. Skript: Daten speichern Beispiel 2.jl
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5.3
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Normalverteilung.csv
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Daten im CSV-Format ...
1. Skript: CSV lesen 1.jl 2. Skript: CSV lesen schreiben.jl
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9
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Datenbank
Zur Ausprägung Ihrer MySQL-Datenbank das Beispiel-Skript MySQL Beispiel.jl.
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10.1
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Rotwein.csv
Rotwein missing.csv
Weisswein.csv
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Die Beispieldatensätze Rotwein und Weißwein als CSV-Datei
Quelle: P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos and J. Reis. Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties. In Decision Support Systems, Elsevier, 47(4):547-553. ISSN: 0167-9236. |
10.2
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Deskriptive Statistik
1. Skript: CVS lesen Rotwein.jl 2. Skript: Deskriptive Statistik.jl 3. Skript: Boxplot.jl
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10.4.1
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QQ-Plot
Julia-Skript zur Erstellung eines QQ-Plots: QQ Plot.jl
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10.4.6
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ApproxNormalverteilung.csv
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Boxenstopp Verteilung
Julia-Skript: ApproxNormalverteilung.jl
Zufallsdaten x die mit dem Mittelwert 0 und der Standardabweichung 1 an eine Normalverteilung angenähert sind.
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10.4.7
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NormalVergleich.csv
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F-Test
NormalVergleich.csv beinhaltet die drei Vektoren x, y und z, die mit 100 Zufallszahlen belegt sind (F-Test, t-Test) Julia-Skript: F-Test.jl
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10.4.9
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Chargen.csv
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Varianzanalyse ANOVA
Chargen.csv beinhaltet die Daten zur ANOVA. Julia-Skript: ANOVA.jl
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10.5.1
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Einfaches lineares Modell
Julia-Skript: LinModell.jl
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10.5.2
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Multiple lineare Regression
Skript: MLRModel.jl
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10.5.3
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shuttle.csv
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Verallgemeinerte lineare Modelle (GLM)
Julia-Skript: GLM.jl
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10.6.1
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Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Julia-Skript: PCA.jl
(Hier ist die Einstellung des R-Home-Verzeichnisses wichtig. Siehe Buch Seite 274, Fußnote 145! )
Korrektur des RCall-Aufrufes zur Darstellung des fa.diagrams:
R"fa.diagram($PCA_Modell, cut = 0.5, cex = 0.8, rsize = 0.5)"
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10.6.2
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Faktorenanalyse
Julia-Skript: FA.jl
(Hier ist die Einstellung des R-Home-Verzeichnisses wichtig. Siehe Buch Seite 274, Fußnote 145! )
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10.6.3
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Rotwein HK.csv
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Clusteranalyse
Julia-Skript: Cluster.jl
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10.6.4
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Kyphosis.csv
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Entscheidungsbaum
Beispiel Kyphosis: Julia-Skript: Entscheidungsbaum.jl
Beispiel Rotwein: Skript: Entscheidungsbaum Rotwein.jl Beispiel für einen trainierten Baum: Entscheidungsbaum Rotwein.txt Testergebnis: Rotwein Entscheidungsbaum.xlsx
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10.6.5
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Rotwein.csv
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Maschinelles Lernen mit Flux
Julia-Skript: Flux Rotwein.jl
Einen verständlichen Literaturhinweis zur Mathematik der Neuronalen Netze...
... und weiterführende Literatur:
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11
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NormalVergleich.csv
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Funktionen schreiben
Skript mit integrierter FTest-Funktion: FTest integriert.jl Skript mit inkludierter FTest-Funktion: Test FTest.jl Skript der F-Test-Funktion FTest(): FTest.jl Hinweis: Das FTest.jl-Skript muss im gleichen Verzeichnis wie das Test_FTest.jl stehen!
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Nach oben!
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Datenanalyse mit Julia
Einstieg in die Datenanalyse mit der Programmiersprache Julia,
Datenbeispiele zum Buch