机器建模

《The manifold ways of perception》是一本挺有意思的书，讲了人类感知世界的方式，尤其是关于大脑如何这些不断变化的信息。作者通过数学模型和认知科学的理论，试图解答一个挺有意思的问题：大脑如何从这些不断变化的感官输入中感知到恒定的世界。你会看到多与人类视觉、模式识别和机器学习相关的内容。如果你对这些技术或者哲学感兴趣，这本书真的值得一读。

Python 的机器学习资源里，数据预和评分卡建模是两大重点。你要是做风控建模或者信用评分，里面的东西真的挺实用。Jupyter 写的教程也不少，像怎么清洗数据、怎么用逻辑回归建评分卡模型，都讲得蛮细。配套数据集和代码直接就能上手，响应也快，结构也清晰。整体更偏实战，不是那种空讲概念的套路。还有些配套阅读链接，扩展一下也不错。

matlab 的四足机器人建模项目，功能蛮全的，尤其适合搞控制逻辑和步态的朋友玩一玩。代码就是用MATLAB写的，模拟效果还挺真实，尤其在SHMCAPE平台上能跑实时仿真，适合做软硬结合那一块的验证。 步态控制的设计也比较细，像是状态机、模型预测控制这些控制策略都能在Simulink里搭出来，逻辑结构清晰，调试也方便。你甚至可以直接改改模型就跑，效率还不错。 项目里的文件命名也清楚，比如Running_Robot_4_Legs_R19a，可以看出是不同MATLAB版本下的实验代码，方便你对比算法效果的变化。 哦对了，license.txt也有，是有授权意识的，开发环境也合法合规，放心用。 如果

这个模块专注于机器建模分析，尤其在电力系统中的应用。

信用卡违约率的建模其实挺有意思的，用 R 来搞机器学习也比你想象的要顺手多了。文档里用到了九种算法，像KNN、逻辑回归、随机森林、神经网络这些常见方法都一网打尽。数据集是比较经典的defaultofcreditcardclientsDataSet，3 万条记录，24 个特征变量，像信用额度、婚姻状况、过去六个月的还款记录都有，挺适合练手的。而且每种方法都配了 R 的实现代码，思路也清晰，像逻辑回归用glm()，决策树用rpart，你基本照着写就能跑。响应变量是个二分类，起来不复杂。有意思的是还讲了一下怎么调参，比如用AUC、F1 分数这些指标来评估模型表现，调起来更有方向。不仅代码写得规范，也

满满干货的 R 语言实战书，挺适合刚入门的数据新手。大量案例教学，R 语言的数据框、ggplot2这些常用工具讲得蛮细，还配了完整项目流程，学起来不枯燥。章节从基础语法一路讲到统计建模、聚类、回归啥的，中间穿插了不少小技巧，比如怎么用tidyverse快速清洗数据，或者shiny做交互应用。书里的项目挺实在的，比如拿 CSV 文件跑个逻辑回归，或用plotly画个交互图，练完感觉思路清晰多了。对 R 语言有点基础的同学，也可以直接跳过前几章看后面的机器学习和时间序列，节奏快不少。哦对了，建议搭配 RStudio 使用，界面友好，调试方便。如果你正好准备做统计或者科研数据，这本书还挺值得啃的，省

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

该工具允许用户根据网吧机器的分布设置，调整标签控件位置及访问数据库路径，以监控非法使用者。确保收费系统为pubwin。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。