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分类于: 计算机基础 互联网
简介
当大数据遇见物联网：智能决策解决之道 豆 0.0分
资源最后更新于 2020-03-29 04:47:05
作者：〔美〕乔乔·莫雷伊（Jojo Moolayil）
译者：王胜夏
出版社：出版社清华大学出版社
出版日期：2019-03
ISBN：9787302516538
文件格式： pdf
标签： 网络 计算机 程序设计 互联网络 计算机理论 智能技术
简介· · · · · ·
本书详细阐述了与大数据、物联网、决策科学开发相关的基本解决方案，主要包括物联网和决策科学、物联网体系结构和用例设计、决策科学在物联网中的应用、机器学习、预测性分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。乔乔·莫雷伊（Jojo Moolayil）是一名数据科学家，现居住在素有“印度硅谷”之称的班加罗尔。他在决策科学和物联网领域拥有四年以上的行业经验，并且与诸多行业领先企业进行了跨多个垂直方向的合作，所合作的都是一些具有重大影响的关键项目。目前，莫雷伊正在和工业物联网数据科学的先锋和领先者通用电气（GE）公司合作。
目录
内容简介
译者序
序言
作者简介
技术评审简介
第1章 物联网和决策科学
1.1 了解物联网
1.2 揭秘M2M、物联网、工业物联网和万物互联
1.3 深入挖掘物联网的逻辑堆栈
1.4 问题的生命周期
1.5 问题的全貌
1.6 解决问题的技术
1.7 问题解决框架
1.8 小结
第2章 物联网问题体系研究和用例设计
2.1 资产互联和运营互联
2.2 解析商业用例
2.3 感知相关的潜在问题
2.4 设计启发法驱动的假设矩阵
2.5 小结
第3章 探索性决策科学在物联网中的应用内容和原因
3.1 识别有用数据做出决策
3.2 通过数据（单变量）探索物联网生态系统各个维度
3.3 研究数据关系
3.4 探索性数据分析
3.5 根本原因分析
3.6 小结
第4章 预测性分析在物联网中的应用
4.1 重新探查问题—接下来是什么
4.2 线性回归—预测连续结果
4.3 决策树
4.4 Logistic回归—预测一个分类结果
4.5 小结
第5章 利用机器学习增强物联网预测性分析
5.1 机器学习简介
5.2 集成建模—随机森林
5.3 集成建模—XGBoost
5.4 神经网络与深度学习
5.5 汇总结果
5.6 小结
第6章 决策科学结合物联网的分析速成
6.1 搭建问题的背景信息
6.2 解析问题并设计方法
6.3 探索性数据分析与特征工程
6.4 构建用例的预测模型
6.5 汇总解决方案
6.6 小结
第7章 规范性科学与决策
7.1 应用一种分层方法和各种测试控制方法战胜业务问题
7.2 连接问题体系中的各个点
7.3 撰写故事—了解问题体系中相互关联的问题
7.4 实施解决方案
7.5 小结
第8章 物联网颠覆性创新
8.1 边缘计算／雾计算（Edgecomputing/Fogcomputing）
8.2 认知计算—非结构化数据的颠覆性智能
8.3 下一代机器人和基因组学
8.4 自动驾驶汽车
8.5 物联网的隐私和安全
8.6 小结
第9章 物联网的光明前景
9.1 物联网商业模式—资产或设备即服务
9.2 智能手表—医疗保健物联网的助推器
9.3 智能医疗保健—人类互联到智能人类
9.4 从汽车互联向智能汽车演变
9.5 小结
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