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沈如皎轻咳了一声,奶茶我拿了。
宋之妧回头看她,眼底的笑意愈深,蹦过去挽住她的臂弯,凑到她耳边轻轻问她,师姐,奶茶好喝嘛?
沈如皎不动声色与她微微拉开些距离,好喝,谢谢。
宋之妧仍往她那边靠近,她移一寸,她便靠近一寸。
秦怡在后面默默走着,看着两人颇有一种她逃,她追,她插翅难飞的古早文学味儿。
三人一起到307办公室,践行上午的计划讨论数学建模的往年试题。
宋之妧和秦怡把两张桌子一拼,三人分别坐在三边,沈如皎坐在中间。
沈如皎把去年的试题包发在了群里,三个人安静地审题。
窗外的秋风呼啸,屋里白炽灯照着,三人的影子互不重叠。
宋之妧看完题目,看着身旁的沈如皎面色沉静,师姐,我看完了。
秦怡也抬起了头,我也看完了。
沈如皎仍盯着电脑屏幕,那你们想选哪道题呢?
b题
d题
宋之妧与秦怡截然不同的答案。
沈如皎看了两人一眼,身子靠在椅背上,手臂交叠置于胸前,说说你们的理由。
宋之妧示意秦怡先说,秦怡沉思片刻,我想选d题是因为涉及到优化、预测类的问题,我们专业占有很大的优势。
沈如皎不置可否,那你有思路了吗?
秦怡沉思道,问题一可以用lasso回归来筛选变量,问题二使用问题一中筛出来的重要变量进行回归即可,问题三可以用logistic回归、聚类模型,来比较模型的预测准确度,问题四也可以用回归来解决。
沈如皎点了点头,没做评价,看向宋之妧。
宋之妧正色道:我想选b题,问题一用knn算法考虑多个变量之间的关系对缺失值进行填充,而后用时序方法来预测,问题二用多种聚类分析比较结果,择优选用,问题三通过建立评价指标使用lstm深度学习算法来预测,问题四在问题三的基础上考虑更多指标即可。
宋之妧讲思路时看着电脑目不转睛,口齿清晰,逻辑明确,一抬头便撞进了沈如皎好似装着深海星星的瞳孔里。
沈如皎冲她缓缓点头,嘴唇轻轻上扬,我们去年选的是b题,因为d题太好上手了,大多数人看到题目大概都会与秦怡一样,从问题一到问题四一直用最直观的回归方法,思路、方法太常规,选的人也多,评奖时就重在创新了。
传统方法的创新是最难的。
而b题与d题相反,看似难上手,实际上思路却很简单,就像之妧刚刚提到的,难点大概在于编程来可视化和建模。当然,算法也需要一定的创新,排列组合调参数而已,大家肯定没问题的。
去年我们就是在lstm深度学习算法的基础上加了点创新,再画了些花里胡哨的图,反复调整了语言和格式,就拿奖了。
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