這段時間參加數學建模比賽一些的感想。
第一次參賽吧，開始是被人拉著入坑的，後來覺得挺有意思的，雖然只是校內選拔賽，但是也學到了許多的東西。
作為乙個沒有任何統計知識（中學學的淺顯的除外）基礎，只有r基礎，連matlab都不會用的萌新，面對明顯的統計題，並且要求作出決策，感覺壓力很大。
第一次向老師尋求幫助時候求教降維方法的時候,記得老師提起pca，回去查相關資料的時候，發現有好多好多的線性代數名詞，雖然上學期線性代數成績挺好，但是這個時候發現我們採用的教材真的很淺顯教的也是書中的簡單內容，雖然上學期 已經有所感觸學校線性代數的教學問題，但是現在感觸更加明顯。看完pca，感覺好像看懂了，後來嘗試**實現的時候，發現r語言已經將pca過程封裝在乙個函式裡了。雖然感覺**的壓力減輕了一點，但是回想如果自己去實現pca，雖然一定可以實現，但是卻占用了一部分看材料查資料的時間，可能時間會有點趕。這個時候發現數學與程式設計能力在這項比賽中的重要性了。
第二次，材料中出現了乙個所謂的改進的灰關聯分析，這時我們同樣各種查灰關聯分析，我們組只有兩個人，缺人手，下次要湊齊三個人，畢竟就連柯南中一般都是三選一的情形，三個人方便一點吧。我們乙個人主要負責數學，我主要負責**部分，這一次灰關聯是弄懂了，但是我們其實更想做的是對灰關聯分析的改進，我們做一點有意思的東西，另外乙個人後來跟我說，改進在短期內可能做不了，所以最後我想為什麼我們不能自己來提出其他的降維演算法，這可能也是一種亮點吧，我記得當時兩個人在書店一邊喝茶，一邊討論，一邊開著電腦。當時就突然想起了老師上課提到的新聞分類，也就是吳軍在數學之美提到的那個，當時就影響深刻，簡潔，強大，優美。 我就像我們可以類似新聞分類來對資料進行降維，我們擁有十餘個變數隨年份變化的資料集，我們還有乙個一開始就定位為參照物的變數，同樣，我們擁有其隨年份變化的資料集，那麼，對每乙個變數，按照某種規則生成乙個擁有某種標準形式的向量，最後利用餘弦定理，比較不同變數與作為參照物的變數的相似度，這裡就涉及到乙個閾值了，這裡就是各種的調引數了。這部分演算法是我提出的，但**不是我完成的，感謝另一位大佬。
另外乙個人在完成那一部分**時，我還在做回歸分析,現在想起還是挺好玩的，當時在打**，最後當r顯示p-value時，已經有點晚了(我是早睡早起的，身體不好，12點鐘對我來說有點晚了，因為一般都是6點起來的)，本來顯示的是2.2
× 10-12,當時看成了2.2×
其實感覺另乙個比較大的問題是，做這個的時候，還有一堆的考試，其他的**，**分析，當然，還有我最怕的體育考試，還好最後我們還是寫完了這篇**。這讓我想起了上學期，c語言考試的前乙個晚上還在看著python，用processing寫粒子系統的簡單模擬寫其他物理過程的模擬。感覺有點像。好像真的幾次專業課考試之前的晚上都在寫其他與專業課無關的**。話說processing，除了官網不給力，自帶的那個android模式太坑了以外，真的是一種很好的程式語言，簡潔，明了。（安利乙個），言歸正傳最後拿到列印出來的20多面的成稿，有點小激動。
反正也不知道結果如何，就這樣吧，我們這組數模萌新也只是想積累一些經驗，認識一些有趣的人，學一些有意思的東西。
差不多就這麼多，如果以後還有什麼要寫的，再加吧。
桔梗鎮樓
關於第一次參加數學建模總結的經驗
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第一次參加code reivew
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2016第一次參加noi
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