科学建模

这个资源对于类失衡问题挺有的，尤其是信用卡欺诈风险建模方面。如果你对机器学习、数据建模感兴趣，可以看看这份数据集，里面有 280 多万条记录。数据不但可以用来构建模型，而且了丰富的方案，包括R 语言模型调优、调整先验概率、成本敏感度训练，以及通过向上/向下抽样类失衡问题。你还可以学到一些可视化技术，修复调优过程中的小 Bug，搞懂机器学习常见算法，真正实际问题。如果你通过练习来掌握技能，这个资源是挺合适的！ 相关文章也丰富，有关于信用评分、欺诈检测、银行拖欠行为的内容。如果你想深入学习相关领域的知识，点开链接看看吧！

在过去几十年里，数学模型已成为地球科学家理解和预测地球在时间和空间中运行和演变的重要工具。这些模型通常由偏微分方程组成，通过数值方法离散化并在计算机上求解。最常用的离散化方法包括有限差分法（FDM）、有限体积法、有限元法（FEM）、离散元法、边界元法以及各种谱方法。

模型的合理性和适用性，真的蛮关键的。你搞建模或者做科学计算，别光顾着套公式，得看看模型是不是跟实际数据贴得上、能不能解释现象。像误差、稳定性这种，就能帮你判断模型靠不靠谱。 稳定性这块，MATLAB和Simulink还挺好用的。有个StabilityDiagram工具，我之前在做非线性系统时用过，界面简单，运行也快。还有Agilent 53230A配合 Matlab 搞定的工具，也适合硬件数据那一套。 你要压杆类的稳定性？也有现成资源，像横向均布载荷、铰支压杆公式啥的，全都整理好了，基本不用你自己推公式。做结构的朋友应该会挺喜欢。 哦对了，还有粒子群算法那篇，也讲了稳定性问题，数学推导比较细但

想自学数据科学，但不想花一大笔钱？这个免费的开源课程推荐路径可以帮你走上正轨！通过 MOOC（大规模开放在线课程），你可以随时随地接触到世界顶级大学的课程。推荐的课程涵盖从数据科学基础到机器学习的各个方面。课程安排也灵活，你可以根据自己的进度来调整。最棒的是，只要你能每周投入 20 个小时，大约两年内就能完成所有学习内容！ 其中，包括了计算机科学、数据结构与算法、微积分等课程。每个模块都被精心设计，适合任何想深入理解数据科学的朋友。你还可以根据个人情况调整学习进度，看看自己预计何时能完成。嗯，，如果你有足够的热情，走这条路不难！ 顺便提一下，课程内还附带了一些实用的资源链接，像 MIT 的线性

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Py

Spark 是大数据领域的明星，性能和灵活性让它受到了广泛欢迎。如果你是数据科学家或开发者，Spark 几乎是你不可错过的工具。Spark for Data Science这本书就深入了如何用 Spark 2.0 进行数据，是在机器学习的应用上。书里不仅仅讲 Spark 的基本框架，还了 Spark SQL、MLlib 等常用组件，你掌握最新的技术和应用。无论是流、图形计算还是大规模数据，Spark 都能轻松搞定。而且，Spark 的弹性分布式数据集（RDD）设计也让大数据变得更加高效。书中的内容深度适中，适合想要入门或进阶的开发者。推荐给那些对大数据和机器学习有兴趣的朋友们，能你更好地理解

近年来，数据科学在计算机领域扮演着越来越重要的角色。大数据、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术的发展，为企业带来了前所未有的机遇。企业积极引进数据人才，借助数据分析摆脱经验主义的束缚，进行精准预测，以期获得更高的商业回报。

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这本英文教材以数学知识为基础，结合程序代码详细介绍了MATLAB和Octave的科学计算应用。