建模实战

卓金武教授力作，助力数学建模学习 由北航出版社出版的《MATLAB数学建模》由卓金武教授主编，是该领域的经典之作。本书深入浅出地讲解了如何运用MATLAB进行数学建模，对于想要提升数学建模能力的学习者来说是一份宝贵的资源。 本书特色 理论与实践结合: 不仅阐述数学建模的基本理论，更注重实际应用，通过案例分析帮助读者理解和掌握建模方法。 MATLAB实例丰富: 书中包含大量MATLAB实例代码，方便读者学习和实践。 循序渐进，易于理解: 内容编排由浅入深，适合不同层次的读者学习。 想要学习如何利用MATLAB进行数学建模，这本书籍是不可或缺的参考资料。

回归建模的实战经验，用 MATLAB 搞定多元回归。文章围绕工业洗煤的实际案例，手把手教你怎么导入数据、画图看趋势、用 fitlm 做模型，再用逐步回归优化变量，挺接地气的一篇教程，思路清晰，代码也不多，适合前端或数据方向想了解回归建模流程的朋友看看，尤其是你有点 MATLAB 基础的话，用起来更顺手。

《BIM建模基础与应用》作为BIM应用系列教程的一部分，以《BIM算量一图一练》中的两个案例进行精讲及实战操作，内容涵盖了基于BIM-Revit的建筑建模基础知识和实际应用。

60 学时的数学建模实验课，内容挺全，风格也偏实战。MATLAB和LINGO是两大主角，讲的不只是基础操作，还有像插值拟合、微分方程求解、线性规划这些常见模型的方案。有意思的是它还加入了科学绘图和数据库操作，比如用 Access 做数据查询，再导出给 MATLAB，流程比较贴近真实项目的操作方式。论文排版这块也没落下，从 Word 公式编辑器到 Visio 流程图都有覆盖，蛮实用的。如果你之后要做毕业设计或者参加建模比赛，这课程内容能帮你省下不少试错时间。另外，文中还贴了几个不错的链接，像MATLAB 求解微分方程详解、LaTeX 绘图示例，配合课程内容一起看，效果还挺加分的。建议你用的时候重

MongoDB 的设计模式案例挺接地气的，适合喜欢边做边学的前端。像是电商网站、内容管理、甚至多人在线游戏，它都用具体的业务需求来讲 MongoDB 怎么建模更顺手。比如产品目录怎么用文档嵌套、社交关系图怎么用引用建模，全都有。代码示例也都挺实在的，Python 和 JavaScript 为主，贴近日常开发的语言。如果你对 NoSQL 还停留在“能放 json”的阶段，这本书能帮你打开点思路，知道怎么结合业务来优化模型。适合要做高并发、大数据的项目。

PythonUCI 鲍鱼数据集的流程，真的是蛮适合练手和理解回归模型的。如果你刚好在玩scikit-learn，这个项目挺值得一看：从数据预到建模评估，全流程都有，而且代码写得还挺规整，逻辑清晰不绕弯子。尤其对年龄预测这种连续型变量，有机会试试线性回归、随机森林、SVM这些模型，效果和差异一对比就出来了。训练过程里还提到了特征缩放、模型调参这些操作，挺实用的。

数学建模的论文参考太少？这份19 篇论文的大合集你得看看，内容真的蛮全。里面从建模流程、优化算法、到 MATLAB 和 Python 代码，全都有，甚至还有团队协作和写作规范的细节。比较适合准备数模比赛、毕设、或者刚入门建模的小伙伴，拿来当模板学习也方便。每篇论文都是真题实战，读完你会知道，数学建模不是玄学，就是一套比较系统的套路。建议搭配几个工具文章一起看，像是MATLAB 代码库、Excel 建模方法这些，操作起来更顺手。

第三章 非线性规划 本章深入探讨非线性规划问题，借助MATLAB强大的优化工具箱，提供解决实际问题的实用技巧和策略。 内容涵盖： 非线性规划问题的基本概念与数学模型 常见非线性规划求解算法，如内点法、序列二次规划法等 MATLAB优化工具箱函数的使用详解 典型案例分析，包括工程优化、经济模型等 编程实践指导，帮助读者掌握MATLAB编程技巧 通过本章学习，读者将能够： 建立非线性规划问题的数学模型 利用MATLAB求解各类非线性规划问题 将理论知识应用于实际问题的解决

数据库课程设计报告的内容挺扎实的，尤其适合刚接触数据库建模的朋友。知识点分得细，从数据需求一路讲到 SQL 实现，逻辑清晰、覆盖全面。像学生信息、班主任、选修课这些实体设计得还挺规范，按着第三范式来的，基本上不会有啥数据冗余问题。 文档里写了不少实际的SQL 语句，比如用JOIN查学生和班级，或者用EXCEPT比对选课名单，拿来练手也挺合适。还有视图的设计，不是光讲概念，而是有实际的建表和查询例子，嗯，挺实用。 如果你在做学生管理系统、学籍系统或者类似的关系型数据库项目，这个文档拿来参考还蛮方便的。是对E-R 图设计没啥头绪的，可以看看人家怎么做实体和属性的划分。 另外，推荐你顺手翻翻下面这些

预测型数据分析实战：Scikit-learn 数据挖掘建模 本课件将带您深入了解预测型数据分析，并使用 Scikit-learn 工具进行数据挖掘建模的全过程。 主要内容 预测型数据分析概述 Scikit-learn 简介及其功能 数据预处理技巧 常用预测模型介绍： 线性回归 逻辑回归 决策树 支持向量机 集成学习 模型评估与优化 案例实战：利用 Scikit-learn 构建预测模型 通过本课件的学习，您将能够： 理解预测型数据分析的基本概念和流程 掌握使用 Scikit-learn 进行数据挖掘建模的方法 提升数据分析和预测能力