模型选择的思维导图整理得蛮清晰的，基本上从评估方法、工具选择到实际案例全都覆盖了，像是用 Weka 做多模型比较的流程、用 MATLAB 跑信任模型、甚至还有评估用的损失函数，通俗好懂，挺适合刚入门或者想做细致对比的你看看。

Weka 的模型评估方法分得挺细，不只是准确率，像 Kappa 系数、AUC、混淆矩阵这些也都有解释，比较适合做模型对比或者调参的时候用，尤其你想对比几个算法哪个更稳，就挺方便。

Matlab 的信任模型代码和动态选择模型也有一套，直接可以跑，代码比较规整，结构也清晰，适合直接嵌进项目里。如果你项目里用到信任度评估或动态推荐，这块可以重点看看。

还有一个OptiPt工具箱，说白了就是做概率模型选择用的，做推荐系统或个性化策略时比较有用。嗯，界面不算新潮，但功能实在，基本操作还蛮容易上手。

如果你正在搭一个学生行为的模型，学生学习评估模型综述那个也不错，思路整理得挺系统的，还给了不少实际指标用法，拿来当参考文献也够格。

小提醒：损失函数那篇建议你认真看看，像交叉熵、均方误差这些常用的评估指标，不太熟的话容易选错，模型表现也会差一截。

如果你想省时间快速入门，直接先看WEKA 模型选择指南那篇，再配上思维导图看，一来一回，理解更快。