Learning from Data Streams

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出版者:Springer
作者:João Gama
出品人:
页数:254
译者:
出版时间:2007-10-11
价格:GBP 96.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9783540736783
丛书系列:
图书标签:
  • 数据流
  • 机器学习
  • 在线学习
  • 模式识别
  • 数据挖掘
  • 算法
  • 统计学习
  • 实时数据
  • 时间序列
  • 数据分析
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具体描述

Sensor networks consist of distributed autonomous devices that cooperatively monitor an environment. Sensors are equipped with capacities to store information in memory, process this information and communicate with their neighbors. Processing data streams generated from wireless sensor networks has raised new research challenges over the last few years due to the huge numbers of data streams to be managed continuously and at a very high rate.The book provides the reader with a comprehensive overview of stream data processing, including famous prototype implementations like the Nile system and the TinyOS operating system. The set of chapters covers the state-of-art in data stream mining approaches using clustering, predictive learning, and tensor analysis techniques, and applying them to applications in security, the natural sciences, and education. This research monograph delivers to researchers and graduate students the state of the art in data stream processing in sensor networks. The huge bibliography offers an excellent starting point for further reading and future research.

《Learning from Data Streams》是一本深入探讨数据流分析与处理的重要书籍,旨在为读者提供系统性的知识框架和实用工具。在这本书中,作者从数据科学的基础概念出发,逐步引导读者理解数据如何随时间不断变化,并通过多样化的技术手段进行有效管理。内容涵盖了数据收集与处理的核心原则,强调在处理高速、实时流数据时所需的精准方法和策略。书中详细介绍了各种高效算法与工程实践,帮助读者掌握如何从噪声中提取有价值的信息,并确保分析结果的可靠性与准确性。 这一书不仅关注理论层面,还深入探讨了实际应用中的挑战,包括系统性能优化、数据质量控制以及如何平衡计算资源与处理效率。作者通过大量案例和实例,展示了从传统流处理到现代分布式计算平台的演变过程,使读者能够更清晰地把握技术发展脉络。在这本书中,数据流分析的概念被系统化地阐述,并结合行业最新趋势,提供了一套全面且前瞻性的操作指南。 读者可以期待,从基础的数据模型理解出发,逐步学习如何构建和维护可靠的数据流处理系统。这本书特别适合那些希望深入研究现代数据科学技术的人士,尤其是对大规模、实时数据处理感兴趣的从业者。内容结构清晰,逻辑严谨,适合不同层次的读者进行深入学习和实践应用。通过这一书,人们将能够更好地把握当前数据流技术的发展方向,并在实际项目中灵活运用相关方法。 作者注重结合理论与实践,使得每一章都充满了具体的操作建议和可实现的案例分析。这不仅帮助读者理解抽象概念,更让他们在实际工作中能迅速应用所学知识。书中对算法性能、系统架构及数据治理的深入剖析,体现出对技术细节的高度关注,使其成为一本详尽且实用的参考资料。 《Learning from Data Streams》还特别强调跨学科思维的重要性,通过融合计算机科学、统计学和工程实践,为读者提供了更广阔的知识视角。这本书不仅仅是关于数据流技术的一本,更是一本推动科技与产业深度融合的指南。其细致入微的内容设计,使得每个读者都能找到适合自己的学习路径,帮助他们在激烈变化的技术环境中保持竞争优势。 总体来说,这本书以详实的论述和扎实的案例为基础,为读者提供了全面、深入且应用性的知识体系。它不仅开启了一段深入理解数据流处理的探索之旅,还为未来的发展奠定了坚实的理论基础,深受相关领域专业人士的高度评价。

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