書馨卡幫你省薪 2024個(gè)人購書報(bào)告 2024中圖網(wǎng)年度報(bào)告
歡迎光臨中圖網(wǎng) 請 | 注冊
> >
當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見物聯(lián)網(wǎng)-智能決策解決之道

當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見物聯(lián)網(wǎng)-智能決策解決之道

出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2019-03-01
開本： 16開 頁數(shù)： 308
中 圖 價(jià):¥50.1(4.6折) 定價(jià)  ¥109.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
加入購物車 收藏
運(yùn)費(fèi)6元，滿39元免運(yùn)費(fèi)
?新疆、西藏除外
溫馨提示：5折以下圖書主要為出版社尾貨，大部分為全新（有塑封/無塑封），個(gè)別圖書品相8-9成新、切口
有劃線標(biāo)記、光盤等附件不全詳細(xì)品相說明>>
本類五星書更多>

當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見物聯(lián)網(wǎng)-智能決策解決之道 版權(quán)信息

當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見物聯(lián)網(wǎng)-智能決策解決之道 本書特色

本書詳細(xì)闡述了與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、決策科學(xué)開發(fā)相關(guān)的基本解決方案，主要包括物聯(lián)網(wǎng)和決策科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)和用例設(shè)計(jì)、決策科學(xué)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測性分析等內(nèi)容。此外，本書還提供了相應(yīng)的示例、代碼，以幫助讀者進(jìn)一步理解相關(guān)方案的實(shí)現(xiàn)過程。 本書適合作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的教材和教學(xué)參考書，也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學(xué)教材和參考手冊。

當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見物聯(lián)網(wǎng)-智能決策解決之道 內(nèi)容簡介

隨著5G技術(shù)的到來，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也將得到極大的提升！物聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)今信息產(chǎn)業(yè)中的地位無可比擬，它在各個(gè)行業(yè)中的發(fā)展也是如日中天，備受矚目，它產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值無法估量。本書通過決策科學(xué)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，自然而然地向讀者闡明了這兩者的交叉點(diǎn)—智能決策的重要性和影響。同時(shí)循序漸進(jìn)地將各種統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，與物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)用例分析緊密結(jié)合，深入淺出地介紹給讀者。

當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見物聯(lián)網(wǎng)-智能決策解決之道 目錄

目 錄
第1章 物聯(lián)網(wǎng)和決策科學(xué) 1
1.1 了解物聯(lián)網(wǎng) 2
1.2 揭秘M2M、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和萬物互聯(lián) 3
1.3 深入挖掘物聯(lián)網(wǎng)的邏輯堆棧 5
1.3.1 人 6
1.3.2 流程 7
1.3.3 物 8
1.3.4 數(shù)據(jù) 9
1.4 問題的生命周期 9
1.5 問題的全貌 12
1.6 解決問題的技術(shù) 17
1.6.1 跨學(xué)科方法 18
1.6.2 問題的體系 18
1.7 問題解決框架 20
1.8 小結(jié) 23
第2章 物聯(lián)網(wǎng)問題體系研究和用例設(shè)計(jì) 25
2.1 資產(chǎn)互聯(lián)和運(yùn)營互聯(lián) 25
2.1.1 物與智能之物的互聯(lián) 26
2.1.2 一個(gè)現(xiàn)實(shí)生活的場景：資產(chǎn)互聯(lián) 28
2.1.3 運(yùn)營互聯(lián)—下一場革命 30
2.2 解析商業(yè)用例 32
2.2.1 解析問題 33
2.2.2 研究和收集背景信息 34
2.2.3 根據(jù)數(shù)據(jù)可用性對(duì)假設(shè)優(yōu)先排序和構(gòu)建 38
2.2.4 驗(yàn)證和改進(jìn)假設(shè)（重復(fù)步驟（2）和（3）） 39
2.2.5 吸收結(jié)果并呈現(xiàn)解決方案 40
2.3 感知相關(guān)的潛在問題 41
2.4 設(shè)計(jì)啟發(fā)法驅(qū)動(dòng)的假設(shè)矩陣 41
2.5 小結(jié) 42
第3章 探索性決策科學(xué)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用內(nèi)容和原因 45
3.1 識(shí)別有用數(shù)據(jù)做出決策 45
3.1.1 查驗(yàn)假設(shè)的數(shù)據(jù)來源 46
3.1.2 解決問題時(shí)的數(shù)據(jù)探查工作 47
3.1.3 特征探索 57
3.1.4 了解數(shù)據(jù)全貌 58
3.2 通過數(shù)據(jù)（單變量）探索物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)各個(gè)維度 61
3.2.1 數(shù)據(jù)顯示了什么 61
3.2.2 探索先前產(chǎn)品…… 66
3.2.3 本節(jié)小結(jié) 72
3.3 研究數(shù)據(jù)關(guān)系 72
3.3.1 相關(guān)性是什么 73
3.3.2 探索階段1的數(shù)據(jù)維度 78
3.4 探索性數(shù)據(jù)分析 84
3.4.1 那么，應(yīng)該如何驗(yàn)證發(fā)現(xiàn) 85
3.4.2 假設(shè)檢驗(yàn)是如何起作用的 85
3.4.3 驗(yàn)證假設(shè)—類別1 87
3.4.4 卡方檢驗(yàn)的原理是什么 87
3.4.5 驗(yàn)證假設(shè)—類別2 91
3.4.6 驗(yàn)證假設(shè)—類別3 96
3.4.7 假設(shè)—類別4 100
3.4.8 探索性數(shù)據(jù)分析階段小結(jié) 102
3.5 根本原因分析 102
3.5.1 綜合結(jié)果 103
3.5.2 可視化洞見 105
3.5.3 將故事拼接形成完整的解決方案 106
3.5.4 結(jié)論 107
3.6 小結(jié) 108
第4章 預(yù)測性分析在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用 109
4.1 重新探查問題—接下來是什么 109
4.2 線性回歸—預(yù)測連續(xù)結(jié)果 111
4.2.1 預(yù)測性分析拉開序幕 111
4.2.2 解決預(yù)測問題 111
4.2.3 解釋回歸結(jié)果 115
4.2.4 殘差、多元R平方、殘差標(biāo)準(zhǔn)誤差和修正后的R平方 118
4.2.5 改進(jìn)預(yù)測模型 119
4.3 決策樹 127
4.3.1 了解決策樹 128
4.3.2 用決策樹進(jìn)行預(yù)測建模 133
4.4 Logistic回歸—預(yù)測一個(gè)分類結(jié)果 142
4.4.1 什么是Logistic回歸 143
4.4.2 Logistic回歸是如何工作的 144
4.4.3 扼要概述模型的解釋 154
4.4.4 改進(jìn)分類模型 154
4.5 小結(jié) 167
第5章 利用機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性分析 169
5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 169
5.1.1 什么是集成建模 170
5.1.2 為什么要選擇集成模型 170
5.1.3 一個(gè)集成模型究竟是如何工作的 171
5.2 集成建模—隨機(jī)森林 174
5.2.1 什么是隨機(jī)森林 174
5.2.2 如何在R語言中構(gòu)建隨機(jī)森林 176
5.3 集成建模—XGBoost 186
5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 193
5.5 匯總結(jié)果 208
5.5.1 快速回顧 208
5.5.2 從預(yù)測建模練習(xí)取得的結(jié)果 209
5.5.3 需要注意的幾點(diǎn) 209
5.6 小結(jié) 209
第6章 決策科學(xué)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的分析速成 211
6.1 搭建問題的背景信息 211
6.1.1 真正的問題 212
6.1.2 接下來做什么 212
6.2 解析問題并設(shè)計(jì)方法 213
6.2.1 構(gòu)建一個(gè)SCQ（即情景-沖突-疑問）方案 213
6.2.2 研究 213
6.2.3 太陽能領(lǐng)域的背景信息 215
6.2.4 設(shè)計(jì)方法 216
6.2.5 研究數(shù)據(jù)全貌 217
6.3 探索性數(shù)據(jù)分析與特征工程 218
6.3.1 能量消耗和能量產(chǎn)生相比結(jié)果如何 224
6.3.2 電池 228
6.3.3 負(fù)載 230
6.3.4 逆變器 232
6.3.5 從數(shù)據(jù)探索練習(xí)中學(xué)習(xí) 233
6.3.6 簡單概括所有的發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)收獲 233
6.3.7 解決問題 234
6.3.8 特征工程 235
6.4 構(gòu)建用例的預(yù)測模型 242
6.5 匯總解決方案 249
6.6 小結(jié) 249
第7章 規(guī)范性科學(xué)與決策 251
7.1 應(yīng)用一種分層方法和各種測試控制方法戰(zhàn)勝業(yè)務(wù)問題 251
7.1.1 規(guī)范性分析的定義 251
7.1.2 解決一個(gè)規(guī)范性分析用例 253
7.1.3 用規(guī)范性的方式去解決用例 261
7.2 連接問題體系中的各個(gè)點(diǎn) 264
7.3 撰寫故事—了解問題體系中相互關(guān)聯(lián)的問題 267
7.3.1 **步—即時(shí)措施 268
7.3.2 第二步—未來措施 268
7.4 實(shí)施解決方案 270
7.5 小結(jié) 270
第8章 物聯(lián)網(wǎng)顛覆性創(chuàng)新 273
8.1 邊緣計(jì)算/霧計(jì)算（Edge computing/Fog computing） 273
8.2 認(rèn)知計(jì)算—非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的顛覆性智能 278
8.2.1 認(rèn)知計(jì)算是如何工作的 279
8.2.2 認(rèn)知計(jì)算應(yīng)用在哪些場景中 281
8.2.3 故事場景 281
8.2.4 *重要的問題是，所有這些是如何發(fā)生的 282
8.3 下一代機(jī)器人和基因組學(xué) 283
8.3.1 機(jī)器人—與物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算和認(rèn)知計(jì)算共享光明
未來 283
8.3.2 基因組學(xué) 285
8.3.3 基因組學(xué)與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系 286
8.4 自動(dòng)駕駛汽車 287
8.4.1 愿景和靈感 287
8.4.2 自動(dòng)駕駛汽車的工作原理 287
8.4.3 是否遺漏了什么 289
8.4.4 車輛對(duì)環(huán)境 289
8.4.5 車輛對(duì)車輛 289
8.4.6 車輛對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施 290
8.4.7 自動(dòng)駕駛汽車的未來 290
8.5 物聯(lián)網(wǎng)的隱私和安全 291
8.5.1 漏洞 291
8.5.2 完整性 291
8.5.3 隱私 292
8.5.4 軟件基礎(chǔ)設(shè)施 292
8.5.5 硬件基礎(chǔ)設(shè)施 292
8.5.6 協(xié)議基礎(chǔ)結(jié)構(gòu) 293
8.6 小結(jié) 293
第9章 物聯(lián)網(wǎng)的光明前景 295
9.1 物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式—資產(chǎn)或設(shè)備即服務(wù) 295
9.1.1 動(dòng)機(jī) 296
9.1.2 資產(chǎn)即服務(wù)模式的現(xiàn)實(shí)生活用例 297
9.1.3 這個(gè)商業(yè)模式如何幫助企業(yè) 298
9.1.4 利用決策科學(xué)增強(qiáng)資產(chǎn)即服務(wù)模式 300
9.2 智能手表—醫(yī)療保健物聯(lián)網(wǎng)的助推器 300
9.2.1 決策科學(xué)在醫(yī)療保健數(shù)據(jù)中的應(yīng)用 302
9.2.2 結(jié)語 303
9.3 智能醫(yī)療保健—人類互聯(lián)到智能人類 303
9.4 從汽車互聯(lián)向智能汽車演變 305
9.4.1 智能加油助手 306
9.4.2 預(yù)測性保養(yǎng) 306
9.4.3 自主運(yùn)輸 306
9.4.4 結(jié)束語 307
9.5 小結(jié) 307


展開全部

當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見物聯(lián)網(wǎng)-智能決策解決之道 作者簡介

喬喬·莫雷伊(Jojo Moolayil)是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，現(xiàn)居住在素有“印度硅谷”之稱的班加羅爾。他在決策科學(xué)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域擁有四年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，并且與諸多行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)進(jìn)行了跨多個(gè)垂直方向的合作，所合作的都是一些具有重大影響的關(guān)鍵項(xiàng)目。目前，莫雷伊正在和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)的先鋒和領(lǐng)先者通用電氣(GE)公司合作。

商品評(píng)論(0條)
暫無評(píng)論……
書友推薦
本類暢銷
編輯推薦
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服