Predictive Analytics

作为数据科学认证的一部分，我完成了UCLA Extension Predictive Analytics课程的最终项目。在这个项目中，我使用了Tableau创建了视觉化效果，并使用R进行了统计分析。分析的数据集来自于葡萄牙实时议会选举结果，每10分钟收集一次数据，涵盖了各个区域和政党的投票情况，包括总选票、空白票和废票的数目和百分比。我还探索了机器学习模型在预测选民投票率方面的潜力。这些数据来自于UC Irvine机器学习存储库。更多信息可以在其网站上找到。

本资源讲解了模型预测控制的基本原理与基本的模型，书后包含有MATLAB源代码，是英文原版，但是不难翻译。

预测性文本挖掘的经典入门书，强烈推荐《Fundamentals_of_Predictive_Text_Mining》这本书，内容扎实不花哨，挺适合前端或数据产品转型做文本智能推荐的同学啃一啃。书里讲得不只是概念，像是怎么从文本里提特征、模型怎么训练、评估指标怎么选，讲得都挺明白的，思路也清晰。你要是有推荐系统、舆情这类项目需求，翻翻这本书有启发。尤其像TF-IDF或支持向量机这种工具的实际用法，书里都有案例支撑，代码也不复杂，直接能落地。嗯，现在大模型火成那样，书里也提到了BERT和GPT，虽不是主线，但入门够用了。

MATLAB预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的MATLAB自带的示例，希望对大家有所帮助。

使用 Spark Streaming 进行实时分析 在当今数据驱动的世界里，实时数据分析变得至关重要。P.K. Gupta 和 Megh Computing 在 #HWCSAIS17 中提出了一种利用 Spark Streaming 结合 FPGA as a Service (FPGAaaS) 的技术来加速实时分析的方法。 Spark Streaming 用于实时分析 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个重要模块，它提供了对实时流数据处理的支持。通过微批处理的方式，Spark Streaming 能够高效地处理大量的流数据，并且能够与 Spark 的核心功能（如

学习无人驾驶车辆轨迹跟踪的优秀书籍。本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论具有显著的数学抽象特点，初学者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握；而进一步应用到具体研究，则需要更长的时间。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型的建立、方法优化、约束处理和反馈校正的策略，并提供了Matlab仿真代码和详细的图解仿真步骤。所有代码均附有详尽的注解，融入了研究团队在该领域的成果。本书可作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料，也可作

经典的《Applied Predictive Modeling.2013》的模型还挺系统，尤其适合刚开始接触机器学习和数据挖掘的同学。书里的例子都挺贴地气的，多都能直接拿来用，省得你到处找资料瞎拼凑。前面几章重点说了数据预和特征选择，像数据归一化、缺失值填补这些，讲得挺细的。不管你用的是 Python 还是 R，里面的方法都能通用，用起来还挺顺手的。后半段是重点，模型评估和调参部分对新手挺友好，交叉验证、ROC 曲线这些讲得比较清楚。你可以对照自己项目里的模型，试着复现一下，收获不小。如果你还在为怎么入门建模发愁，这本书可以算是入门到进阶的桥梁。哦对了，还可以搭配下面这两篇文章一起看：数据挖掘

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

UNION: 并集，查询所有内容，重复的记录去除。示例：SELECT * FROM emp UNION SELECT * FROM emp20; UNION ALL: 并集，查询所有内容，包括重复记录。示例：SELECT * FROM emp UNION ALL SELECT * FROM emp20; INTERSECT: 交集，仅显示两个表中的重复记录。示例：SELECT * FROM emp INTERSECT SELECT * FROM emp20; MINUS: 差集，仅显示一个表中有而另一个表中没有的记录。示例：SELECT * FROM emp MINUS SEL

实时数据流的实战书，推荐你看《Practical Real-Time Data Processing and Analytics》这本资源。里面讲得蛮清楚，从 Apache Storm 的 Spouts、Bolts 到 Spark Streaming 的小批模式，再到 Flink 的 事件时间、状态管理这些点，都挺有价值的。 Storm 的消息流设计比较轻量，适合那种对延迟要求高的应用，比如风控系统。你要是用 Kafka 接数据，想快速出个报警结果，用 Storm 合适。 Spark Streaming就偏稳重一些。它走的是“微批”路线，适合跟 Spark 的整个生态打配合，比如你要用 Spa