基于综合评分预测篮球联赛战况

数据库源码，带基本注释

gbdt 的回归源码、matlab 的玩法、篮球统计预测——这个项目结合得还挺巧妙的。用的是 MATLAB R2014a 跑模型，还支持 Python 环境来抓数据，连scrapy爬虫都整上了，自动化程度蛮高。数据也靠谱，1979-80 赛季到现在的比赛全覆盖，来自，不怕没素材玩。GBDT、MARS 都能跑，想搞传统建模又想自动化试试，确实是个不错的参考。

欧洲联赛篮球赛季数据分析 (2016-2018) 本项目运用体育分析方法，对2016-2017年和2017-2018年两个赛季的欧洲联赛篮球比赛数据进行了深入研究。该项目是为满足数据挖掘硕士课程要求而开发。

项目信息: 课程：CS532 数据挖掘 项目名称：基于评分的推荐系统 作者：Madhan Thangavel 学号：B00814916 开发环境：VS Code，remote.cs.binghamton 构建说明: 本项目使用 Apache Ant 进行构建，配置文件 build.xml 位于 RecommendationerSystem/src 目录下。 清除构建文件: cd Rating--Recommender-System ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml clean 说明: 该命令会删除所有由编译生成的 .

数据挖掘在藏医诊治中的应用 综合证候预测模型的构建 模型的评价及应用前景 数据挖掘技术在藏医中的发展

了解数据库表的外键、表之间的关系实例和表之间的操作，掌握篮球数据库的管理方法。

2011 年苏北数学建模联赛的题目还挺有意思，贴近生活场景，像幸福感这种主观又玄妙的东西，居然也能建模量化，挺开脑洞的。比赛还把旅游路线、奖学金分配都纳进来了，用到的知识从图论到优化算法都能碰上，练手全。比赛题里提到的cumcm2010a-data1.xls和cumcm2010a-data2.xls这俩 Excel 文件，应该是主要数据源了，像幸福指标、旅游时间、成本这些估计都藏里面，拿来跑模型方便。再看那份cumcm2010A.doc文档，一般是比赛书，常规套路——背景、题目细节、评判标准都有，建议你先通读一遍，理解题意再下手。不然建个模型不打点，那可白干了。从实际应用的角度来说，幸福感建模

想对评论做情感？pysentiment库帮你搞定！它通过 API 将评论文本转换为情感评分，输出结果清晰，适合各种项目。只需要准备好文本数据，就能轻松生成情感结果，甚至生成对应的表格。对于想做数据挖掘或者评论的小伙伴来说，这个工具真是个宝。例如，你可以拿微博的评论、酒店的评价、甚至电影评论数据，它们的情感极性。操作上也直观，只要引入pysentiment库，调用相关方法，就能快速上手。需要注意的是，pysentiment的是基于词典的，对一些领域特定的词汇反应不够灵敏，所以还需要根据实际情况调优。如果你做评论、舆情监测等，pysentiment库绝对能提高你的工作效率，推荐试试看！

信用评分的资料还挺全的，尤其是像鹏元 800这样的评分系统，能直接把个人信用打成分。建模方式也比较丰富，不止看违约，还能用来做响应度、忠诚度之类的。适合搞风控、信用卡审核、额度核定这些业务场景的同学参考下。 信用风险评分卡那篇文章讲得挺细，适合刚入门的朋友看看，能帮你理清评分卡设计流程。用SAS建模的那篇指南也不错，虽然界面老旧，但思路实在。 如果你用的是R 语言，别错过那篇“使用 R 语言信用评分数据的技巧”，里面提到的逻辑回归、WOE 编码都蛮实用。还有一篇九种机器学习模型建信用卡评分的文章，想搞点花活的可以看看。 做数据科学或者数据挖掘的朋友也有料，比如信用欺诈模型、风控建模流程。你还可