解读《MongoDB Applied Design Patterns》

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。

关联规则挖掘和顺序模式挖掘，欢迎深入了解！

教材的结构蛮清晰，案例也挺实在，Applied Multivariate Statistical Analysis算是多元统计里比较经典的书了。用起来的感觉就是，讲理论不啰嗦，配的数学推导也刚刚好。要是你平时接触过机器学习或数据挖掘，这本书能帮你更扎实地理解背后的统计原理。 里面像主成分、判别、因子这些方法都有详细讲，而且还结合不少实际应用场景，结构清楚，也挺系统。用 R 或 MATLAB 做实验的话，操作起来比较顺，能快速对上号。 哦对了，如果你还在找配套资源，下面这些文章也还不错： 多元统计学应用 R，R 语言党可以看看 数据挖掘的统计学基础，基础铺垫挺全面 统计学入门，完全

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POSA2是POSA系列的第二卷，于2000年出版。POSA2中的17个模式构成了一个模式语言，涵盖了与并发和网络相关的各种问题。这些模式包括服务访问和配置、事件处理、同步和并发等核心元素。所有模式均提供了丰富的示例，并展示了在多种编程语言（包括C++、C和Java）中的应用。

This ebook provides a foundational understanding of database design principles. Geared towards beginners, it explores core concepts using accessible language and practical examples. Readers will gain insights into data modeling, relational databases, and best practices for building efficient and sca

数据挖掘里的经典套路，data-mining-patterns 是个蛮实用的资料合集。整理了关联规则、频繁项集、多层模式这些常见模式的算法和实践文章，内容不深奥，上手挺快的。适合你快速回顾或补补基础。像是用 Apriori 算法挖频繁项集，文章里讲得清楚，还有代码和示例。你可以看看使用 Apriori 算法挖掘频繁项集与关联规则这篇，例子简单明了。想了解模式背后的思路？挖掘关联规则的重要性及频繁模式挺适合。作者讲了怎么判断哪些规则有价值，还有些业务场景的小案例。如果你对非频繁模式、加权规则这些冷门方向感兴趣，非频繁模式关联算法 和 加权负关联规则挖掘 也都收录了，偶尔遇到复杂数据集可以用上。多

经典的《Applied Predictive Modeling.2013》的模型还挺系统，尤其适合刚开始接触机器学习和数据挖掘的同学。书里的例子都挺贴地气的，多都能直接拿来用，省得你到处找资料瞎拼凑。前面几章重点说了数据预和特征选择，像数据归一化、缺失值填补这些，讲得挺细的。不管你用的是 Python 还是 R，里面的方法都能通用，用起来还挺顺手的。后半段是重点，模型评估和调参部分对新手挺友好，交叉验证、ROC 曲线这些讲得比较清楚。你可以对照自己项目里的模型，试着复现一下，收获不小。如果你还在为怎么入门建模发愁，这本书可以算是入门到进阶的桥梁。哦对了，还可以搭配下面这两篇文章一起看：数据挖掘

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