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标题: 过来人看国赛 [打印本页]
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 16:47
标题: 过来人看国赛
又快到了国赛的时间了，想想去年，LZ我也是每天辛勤备战，可是结果只是个SP= =||，后来再做美赛，毛线都没准备，结果是一个Meritorious分析了一下，原因有以下几点：- ?' c* i. K' o

# }6 H  y; V& `8 P, h& s1. 国赛的数据给的太死了，做不出来可以“借鉴”别人的结果，导致论文结果的正确性跟最后得奖与否的相关性变得很弱。虽然这是一件心照不宣的事情，但是宣出来也没啥，毕竟大家都不想有什么遗憾。美赛就不一样了，做不完的大有人在，问问别人怎么个思路，也没什么作用，因为自己找来的数据跟别人肯定不大一样，当然去年过河的那道离散的题目可能能够借鉴下结果，LZ做的A题所以不是很清楚。7 _) @, }+ t# m" K* j
6 m, u! ^1 d0 Z# t' I, s% d( G
2. 不过国赛的获奖率是很低的，所以即便你“借鉴”了不错的成果，论文写得不好也会悲剧，毕竟结果大家都差不多，所以格式神马的一定要注意，版面我觉得要写清晰，不要太乱，我觉得我国赛悲剧就是因为论文写得太乱，也很散，散是指的思路，不是一气呵成的。美赛的话就不是那么严格，美赛国赛都在格式上做的不是那么完美吧，但是结果相差甚远，除去获奖率的问题，我觉得就是论文格式的问题了。而且摘要出问题的可能性也不大，国赛摘要改了10遍，美赛我赶时间，一个人写了一遍，然后草草检查了一下就交了……囧！
3 @2 y9 `  B  A! j% P2 E9 L+ c% e7 j1 _
3. 美赛我觉得自己真的做出来获奖就离你很近了，国赛……呵呵……做不出来没关系，用一下别人的数据拿个全国二等奖还是很有可能的……= =|||不过这么降人品的事情劝大家还是少做的好
3 U2 W! ^3 \! c) j6 p$ k  e9 r" p! S; W. p' n- O! I
最后，祝大家建模愉快~其实数模本身是很有趣的，也很有用~不过事情都有漏洞，还是要看重自己真正获得了什么吧~( c8 `3 _- y1 Y
PS：LZ从来都是让别人借鉴我们组的数据的……LZ人品较差，希望各位勿喷= =||2 d1 Y9 a$ x/ M5 v
还有……没事学学神经网络遗传算法啥的，相信我，会挺有用的，让一个人学就够了
作者: zhangc_ningbo    时间: 2012-8-11 17:37
作者: shaox    时间: 2012-8-11 18:15
美赛的获奖概率确实比国赛高~~
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 23:03
zhangc_ningbo 发表于 2012-8-11 17:37

4 D. U' P3 a8 n$ b7 c莫鄙视……是事实，国赛那么多论文哪有心思看，非常水……
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 23:07
shaox 发表于 2012-8-11 18:15
2 T, O, }4 Q- E7 s5 J) U2 _; v# p美赛的获奖概率确实比国赛高~~

1 V/ {7 m' a4 v" j; @, B但是题目也不好做，做不出来还是悲剧
作者: luvian    时间: 2012-8-11 23:11
经典啊……
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-12 01:21
luvian 发表于 2012-8-11 23:11
0 G0 o9 D" ?- U) M! w4 Y经典啊……
6 A( r' ]# o2 g( [( ?* D5 P
看了你也有此经历啊……
作者: 竹下夜月    时间: 2012-8-12 13:38
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
作者: 小猪尾巴乖    时间: 2012-8-12 14:36
作者: frihealwea    时间: 2012-8-12 16:56
真心感谢啊！
作者: ~遺落の幸福~    时间: 2012-8-13 16:18
有些论文确实有水分...
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 17:56
~遺落の幸福~ 发表于 2012-8-13 16:18
$ K4 t5 z5 d6 t3 d/ p6 h有些论文确实有水分...

9 |& ]+ Y; H2 f3 r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……
作者: 632588785    时间: 2012-8-13 18:40
竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38 8 Z1 A% D* E7 ~! v& }8 F7 I
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
/ B" R& }2 ^% E$ h/ ?$ H( P: Q
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
作者: 632588785    时间: 2012-8-13 18:41
深有感触啊！！还有中国的比赛有一部分还是靠关系的！
作者: 残月未坠    时间: 2012-8-13 20:27
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？
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:50
残月未坠 发表于 2012-8-13 20:27
8 }- H( |+ U6 E" H( H( P& r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？

4 ^: [/ D0 u! X: N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
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:52
竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38 ) m7 g) O$ x! E. Y  f& d4 W! d
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
! k+ ?2 c$ `6 H; U3 ]& @) Q
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……
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:54
632588785 发表于 2012-8-13 18:40
' i- ]. R7 f' r, Q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 ...

6 L+ @. q! M6 ?. B1 }+ o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= =|||
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:55
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
  r- p- k$ E) s$ T( l* i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。 ...

. Q2 q9 w8 X  ^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
作者: 竹下夜月    时间: 2012-8-14 09:25
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50 . x; c& N4 B  C/ w; q. J3 z
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。 ...

7 H& a2 ]$ U0 G: A0 @7 r+ w2 `0 l4 u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
作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-14 10:25
竹下夜月 发表于 2012-8-14 09:25
; ~: k  B& b& _( P) `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
* V9 a% h7 x9 b3 k0 ?( g$ `( I# c
嗯，对，这些也都是……完全就是模式识别嘛= =||
作者: 残月未坠    时间: 2012-8-14 12:42
KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50 ) m+ e0 i# [% @1 p
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。 ...

( `3 y! x: O7 E/ c哦，明白了，谢谢！



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