过来人看国赛

KuaitouKid

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：
5 |1 P& g6 L! O0 H9 p$ 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。

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！

: y0 t  ]$ m* Z! ~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

$ b0 L' r8 j4 R. T, i7 |4 E9 s- V6 \7 s3 s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~
6 L3 w- B7 F# r  b) N% V0 C( aPS：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= =||
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

残月未坠

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。 ...

2 n5 J+ O* x$ X2 V% d哦，明白了，谢谢！

KuaitouKid

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

嗯，对，这些也都是……完全就是模式识别嘛= =||

竹下夜月

KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
- j/ ?4 `1 g* P3 u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。 ...

0 T" i1 _) A/ i5 S* K; E2 N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

KuaitouKid

KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
1 A% w: k. B2 U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。 ...

" h/ u, ?7 D4 E. I. U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

632588785 发表于 2012-8-13 18:40
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

竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38
/ |3 D, t' {7 K' F6 o$ E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……

KuaitouKid

残月未坠 发表于 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？

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

残月未坠

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？

632588785

深有感触啊！！还有中国的比赛有一部分还是靠关系的！