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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：* B3 U9 l( v5 G; W1 ^6 S) N
* o# y" P# @* `! W) R, P
1. 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。
. y. I7 v. c3 a7 ~$ Q+ L
2 ~1 N( y4 _, y& Z+ c) f" V2. 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！
& Y4 }* V; q! l9 `) @* I; ?8 A$ B2 F/ B- W+ r0 N
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
9 n. @4 Z; d" K9 {4 I$ }: w2 [: o( I' V! m
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~
: {9 c9 j1 S9 q6 N. ~3 A1 C* RPS：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= =||% c7 Y7 P  ]! G
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
. e1 {3 @6 ^" F$ p1 p4 n8 B- [6 W
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 1 |. B5 {. _9 r  K
美赛的获奖概率确实比国赛高~~

7 n) ^' A1 M: e1 A- F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 u; M. M% g' e经典啊……
& f" y; Q  @, z6 j; [
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 5 }/ L5 }) p4 k9 b. a- @( K
有些论文确实有水分...
2 }( F' o- f  s- O/ [
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   _) \. v, h/ z) [! 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

0 q+ T4 F+ W* {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 5 m% I  T- @7 h1 S6 p
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？

( i2 D# Q  B" K; h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 4 ~+ \' I" b) |0 P  l2 B
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

) I! {) @- F6 D; c$ u: n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
0 F0 R" S: ~; |8 o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 W# Q2 V" X% U9 \0 j8 y+ N9 @# M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 ; c* M( s/ l3 h# m
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。 ...
, k* d# s: e% I( ]6 _5 W
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
7 o1 F+ U6 b9 f8 f7 a! I7 i8 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。 ...
4 o. _0 t) M# E. ]1 E7 F
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 4 q& a* a; Y3 }3 r0 U4 N- z
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

# X& H" t4 `& b+ T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 ' \. E6 @& l7 b8 O2 f/ B, L
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。 ...

/ n5 M7 z8 D3 U# Q  V5 {# A7 P, V哦，明白了，谢谢！



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