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标题: 过来人看国赛 [打印本页]

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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：

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。
" H( f* Y  f+ W: l: n' q; \8 M/ t
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！
& ]& ^; e% Q. h3 K; s- d8 W/ Z
. w, T+ b5 |$ J) m  k( B) O3. 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 [  B+ D5 p7 {( M
: L0 c5 w6 X% C# F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~
, q1 J2 a: P6 Q$ z5 GPS：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= =||
0 S* N& {5 c( e( s4 o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

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作者: zhangc_ningbo    时间: 2012-8-11 17:37

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作者: shaox    时间: 2012-8-11 18:15
美赛的获奖概率确实比国赛高~~

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 23:03

zhangc_ningbo 发表于 2012-8-11 17:37

/ b# Q4 u% r  L莫鄙视……是事实，国赛那么多论文哪有心思看，非常水……

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-11 23:07

shaox 发表于 2012-8-11 18:15
* m: v& E1 m" U. F. Y! e美赛的获奖概率确实比国赛高~~

1 z# x1 M2 b' H4 X/ N) d/ K1 \4 n但是题目也不好做，做不出来还是悲剧

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作者: luvian    时间: 2012-8-11 23:11
经典啊……

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-12 01:21

luvian 发表于 2012-8-11 23:11
经典啊……

, a: c* A& }2 `0 j6 K看了你也有此经历啊……

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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

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作者: 小猪尾巴乖    时间: 2012-8-12 14:36

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作者: frihealwea    时间: 2012-8-12 16:56
真心感谢啊！

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作者: ~遺落の幸福~    时间: 2012-8-13 16:18
有些论文确实有水分...

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 17:56

~遺落の幸福~ 发表于 2012-8-13 16:18
+ {4 ?7 {" f- _* Z( w* I) j2 ^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……

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作者: 632588785    时间: 2012-8-13 18:40

竹下夜月 发表于 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

0 C- A4 y4 U& D# T4 q) l  q& f, G( p4 i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

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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！

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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？

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:50

残月未坠 发表于 2012-8-13 20:27
+ J  Z8 h. X2 s  j* l' _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？

8 P7 W1 X+ o9 o) P0 A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

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:52

竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38
" o# R3 F% U- @# f9 [3 a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……

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:54

632588785 发表于 2012-8-13 18:40
) D  I5 _1 K0 H  _  c3 G+ V. @4 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 ...

3 i. d2 i4 h% Z9 C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= =|||

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-13 21:55

KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
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。 ...

- T5 m5 D( f1 q# D  n* N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

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作者: 竹下夜月    时间: 2012-8-14 09:25

KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
" m  i( [4 Y  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。 ...

* B9 [! C, @0 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

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作者: KuaitouKid    时间: 2012-8-14 10:25

竹下夜月 发表于 2012-8-14 09:25
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

" H( i: P* ?& z+ v嗯，对，这些也都是……完全就是模式识别嘛= =||

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作者: 残月未坠    时间: 2012-8-14 12:42

KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
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。 ...

6 J# i  W% `3 f5 b0 K8 `; M, q哦，明白了，谢谢！

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