Introduction to Datascience: Learn Julia Programming, Math & Datascience from Scratch.
I was emboldened to write this book after my video series called Data Science With Julia[1] got some traction. That too after a tweet about Decision Tree[2] was liked by Julia Language itself. So I thought why not give it more? This book should be seen as my attempt to explain Data Science to my self and nothing more. Will this book rise to professional stature is yet to be seen. The front cover s
高速な計算にむけて · julia について
小さな問題では余り気にならないが、少し規模が大きくなってくると、少しでも計算が速い方がいい． そのあたり、ごくごく簡単に、気づいたことを書いておこう． そもそも論でもっと速い計算法が他にあるかも？ 計算量が画期的に小さいアルゴリズムが他にないか、が最初に考えるべきことだろうなあ． 例えば、ガウス が 10歳のときのエピソードで有名な、整数を小さい方から足していくだけの問題 \begin{equation} \sum_{k=1}^n = \frac{n(n+1)}{2} \end{equation} は、左辺の式のとおりに計算すると $n-1$ 回の足し算が必要だけれども、右辺ならば足し算が 1回、掛け算が 1回、割り算が 1回 で済むので、大きな $n$ では右辺のやり方で計算する方が計算量が小さい． 「え？ 当たり前だろ」と思うかもしれないけれども、これまで計算速度のことで相談された経験
なぜ僕らはJuliaを作ったか（翻訳） - 丸井綜研
僕は言語を作るきっかけとか思想とかに興味があるので、日頃から新言語を見つけてはニヤニヤしてるんですが、つい昨日Juliaという新言語のリリース記事を読んで、面白そうだったので、紹介がてら粗く翻訳してみました。 なぜ僕らはJuliaを作ったか（原文：Why We Created Julia） 2012年2月14日(火) | Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言
RユーザーのためのJulia100問100答 - りんごがでている
R Adevnt Calendar 8日目の記事です。大幅に遅れて大変申し訳ないです。 この記事ではR言語ユーザーのために100問100答形式でJuliaを紹介していこうと思います。 Julia言語 Juliaってどういう言語なの? Juliaは高レベルでハイパフォーマンスな技術計算のための動的言語だよ。書きやすさと実行速度の両立がウリの言語だよ。 誰が作ってるの? 主にボストンのMITの人達が中心に作っている言語だよ。特にJeff Bezonson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelmanの4人が初期の重要人物だよ。 自由に使えるの? Juliaの処理系はMITライセンスで配布されているから、商用でもなんでもかなり自由に使えるよ。 どれくらい速いの? すごく速いよ！大体C言語の2倍以内くらいの収まる速度だよ。 Rと比較してどうなの? 数倍から
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Amazon.co.jp: Juliaデータサイエンス―Juliaを使って自分でゼロから作るデータサイエンス世界の探索: Anshul Joshi (著), 石井一夫 (翻訳), 岩中公紀 (翻訳), 太田博三 (翻訳), 大前奈月 (翻訳), 兼松正人 (翻訳), 古徳純一 (翻訳), 菅野剛 (翻訳), 高尾克也 (翻訳), 中村和敬 (翻訳): 本