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当大数据遇见物联网:智能决策解决之道

译者:王胜夏
出版时间: 2019-03-01
发布时间: 2020-09-02
阅读热度: 29
综合评分: 0
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《当大数据遇见物联网:智能决策解决之道》内容简介

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。

《当大数据遇见物联网:智能决策解决之道》章节目录
  • 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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