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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:, {9 N+ ^& H) R! L9 O2 S
  K9 `+ I" z# n- w1 S- b" a
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。- h2 Z# v% E  A4 X
  A: M" U0 V# Q* R  K2 r# X
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! 7 {8 [+ q" w9 N; [( V

) W8 T+ m/ o7 e) |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
$ i, p$ Z$ P0 f
# f2 ]9 `. \$ ~4 [# o& F! z. |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~: Q: _0 Y! w3 `% ]- R* m
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= =||& k; j) w, M2 o' `. X2 n( B% s, ]" W
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

. _3 t% C3 \' t& }! ?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
. f% r5 e+ M! I1 S美赛的获奖概率确实比国赛高~~

9 X9 h# Z5 e& X3 T9 ~5 a# D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
: P8 l, Y$ i7 }$ r经典啊……
# Y. U2 ^9 R5 c  O, i) H0 E( K  j- W
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 * q; M! s- @" ~3 x) \2 H% X3 c8 L
有些论文确实有水分...

' {0 J+ i8 F5 \4 [% j. \, 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 0 _8 h4 Y" P7 r; O7 J7 E; |2 r  Q
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

& w, k1 a# e+ @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
% {  T: @9 J4 ^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?
  R  c3 ]3 G. `+ g( K: G: ^! r
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 0 Y7 K7 t/ i# a4 e/ q
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

- z" y/ E) V8 ?8 b: Q" H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
. {: h% T0 a! Q* e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 ...
* d) J3 |+ }: w2 a/ v3 J% p1 R
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
/ v% c1 {0 ~( S( |6 ]! v* q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。 ...
# b5 W% J7 n) S3 f% o6 ?* M# n: Q
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 / Q) G/ c$ h7 D, o9 X/ {
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。 ...
8 p6 r) y: b' W. x; K5 ^
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
: i, `% l, Y0 ^" Z5 L4 a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
" R  o2 ^5 ~0 P7 G& B
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 * J9 g- a! y; d: r, 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。 ...
1 r; @; p) Y# l4 Y2 u2 l
哦,明白了,谢谢!




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