图模型

这是一张关于 HBase 物理模型的思维导图，它以可视化方式呈现了 HBase 的底层数据存储结构。

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

此MATLAB函数生成一个简单d-正则无向图。输入参数指定图的顶点数和每个顶点的度数。输出是稀疏矩阵图表示。配对模型参考： http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.67.7957&rep=rep1&type=pdf

FULLBNT-1.0.4工具箱为MATLAB提供了丰富的功能，用于构建和分析贝叶斯网络。它支持精确推理和近似推理算法，可以进行参数学习和结构学习。研究者和开发者可以使用FULLBNT探索复杂的概率关系，并应用于各种领域，例如医疗诊断、风险评估和决策支持系统。

MATLAB图与网络模型：实例与编程 本章深入探讨图与网络在数学建模中的应用，并结合MATLAB编程，提供实际案例的解决方案。 主要内容包括: 图的基本概念与表示方法 网络流问题建模与求解 最短路径问题建模与求解 最小生成树问题建模与求解 应用实例：交通网络优化、物流配送规划等 通过学习本章内容，您将掌握使用MATLAB构建和分析图与网络模型的技巧，并能够应用于解决实际问题。

概率图模型（PGM）挺适合变量间复杂关系的场景，用图的方式表达不确定因果关系。比如，你能用它从动态、不确定的信息里提取结构化知识，还能跑推理计算。常见的模型有：贝叶斯网络、马尔科夫随机场、高斯图模型等，感觉适合做数据挖掘或者智能诊断。如果你对动态因果关系建模有兴趣，这绝对值得一试。

erwin教程详细介绍了如何使用erwin设计模型图，并配有易于理解的详细图例。

在响应面分析中，残差的正态概率分布图越接近直线，表明模型拟合效果越好。残差值均匀分布在直线两侧，意味着模型能准确预测响应值，偏差符合正态分布规律。反之，如果残差分布偏离直线，则可能存在模型失拟、异常值等问题，需要进一步分析和调整模型。

MATLAB分类与判别模型代码RQA，用于对离散时间序列进行递归图分析。

E-R图向关系模型的转换要解决的问题包括如何将实体类型及其间的联系转换为关系模式，以及如何确定这些关系模式的属性和码。具体转换步骤涵盖将实体、属性和实体之间的联系转换为关系模式。