有些论文确实有水分...
~遺落の幸福~ 发表于 2012-8-13 16:18 static/image/common/back.gif
有些论文确实有水分...
中国的大环境导致的吧……现在哪有纯学术，也不是纯学术的时代……
竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38 static/image/common/back.gif
嗯 最后一句很有用 老师老说建模很简单 用最简单的方法做就好 可实际情况却不是那样
国赛感觉就是用最复杂最难懂的模型解决问题，越是让人看不懂就是好，而美赛感觉模型简单化最好，我记得我们今年美赛的时候就没用什么算法，都是最基本的方法
深有感触啊！！还有中国的比赛有一部分还是靠关系的！
感觉很有道理，不过想问一下神经网络遗传算法有什么用啊？
残月未坠 发表于 2012-8-13 20:27 static/image/common/back.gif
感觉很有道理，不过想问一下神经网络遗传算法有什么用啊？
做预测和分类用，有些东西不好寻找机理，无法用明确的数学公式推导的时候，这些非启发式算法就有大用了。分类跟预测是两大问题啊，很难逃掉的
竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38 static/image/common/back.gif
嗯 最后一句很有用 老师老说建模很简单 用最简单的方法做就好 可实际情况却不是那样
简单模型能处理的问题都被处理干净了……总觉得建模的方法好多越来越靠拢模式识别了……
632588785 发表于 2012-8-13 18:40 static/image/common/back.gif
国赛感觉就是用最复杂最难懂的模型解决问题，越是让人看不懂就是好，而美赛感觉模型简单化最好，我记得我 ...
国内学术环境太差了，我们辅导的时候，老师在图的数据结构的存储方式上毛都不懂，被我们组搞ACM的忽悠的直说好，他们自己根本就不懂……虚荣啊= =|||
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50 static/image/common/back.gif
做预测和分类用，有些东西不好寻找机理，无法用明确的数学公式推导的时候，这些非启发式算法就有大用了。 ...
我记得我回过一个人得帖子，有推荐的书，那本书讲的很不错，做数模很足够了，而且例程非常好，但是神经网络要慎用，能用基本的数学公式推导的还是用数学公式推一下，直接上神经网络可能会不对某些老师的胃口
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50 static/image/common/back.gif
做预测和分类用，有些东西不好寻找机理，无法用明确的数学公式推导的时候，这些非启发式算法就有大用了。 ...
分形 支持向量机 聚类 都是分类的方法 还有好多 完全就是一个学科了