机器建模

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。

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。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。