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过来人看国赛

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    发表于 2012-8-11 16:47 |只看该作者 |正序浏览
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    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:: p9 v+ Y+ W9 M9 a

    4 ]6 ]( u2 T' ~4 Z$ a1. 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。+ G$ q8 C& B% f2 l9 L# Q+ f

    % v# H( Z% U3 d! y# m2. 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! 9 s8 a/ P% [: E# N

    ' g; P% L2 [- h3. 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8 |/ E- J. P0 }! ?' w' o8 }2 k

    6 P) L4 L+ V5 f1 u2 y' {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~
    . h1 o3 Q$ Z& X/ G4 _( bPS: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* U( F3 ~. f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
    zan
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    KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50 + B! n9 f: n5 e2 S& |; b4 {
    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& _! a6 q. y' |2 z0 N
    哦,明白了,谢谢!
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    竹下夜月 发表于 2012-8-14 09:25 % N" b6 R* J5 g' e  i
    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
    7 {1 S, }/ c  |$ f
    嗯,对,这些也都是……完全就是模式识别嘛= =||
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    KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
    & {! r* d- y5 x# K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。 ...

    & M6 J" i; V. S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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    KuaitouKid 发表于 2012-8-13 21:50
    , l. ]" U8 z; ]2 B. T$ t2 Y. F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 F: f' }( Q9 l$ p
    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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    632588785 发表于 2012-8-13 18:40
    " @; e$ a" U7 |, ]; B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 ...

    2 w1 C2 D/ T! n& W; 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= =|||
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    竹下夜月 发表于 2012-8-12 13:38
    2 f$ x& i+ k; D* a5 _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

    ) N7 Q1 `+ ]8 S- d4 A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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    残月未坠 发表于 2012-8-13 20:27 " i# X/ r$ S' Z* 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?

    0 U$ c. p5 @3 i7 n& v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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