北京
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一年一度的美赛赛前指导讲座即将来临！本次讲座干货满满，有关美赛的一切疑问，都将在这里得到答案！
想要了解近几年美赛赛题变化吗？
各题常用的建模是哪些？
想要知道如何选到适合自己队伍的题目吗？
分工建议、时间安排、信息检索、工具推荐等
如果你想在美赛中取得好的成绩
那么
本次的美赛讲座绝对不能错过！
此次讲座内容包含但不限于赛前实战经验分享以及赛中时间安排，老师也将对赛初如何选题，分工配合，赛末论文写作及提交z展开详细讲解，帮助同学们对美赛有更清晰的认识。
本次讲座我们有幸邀请到了985高校数学建模教练，人称“模教教主”肖老师来为大家讲解美赛赛前最后一课，相信同学们一定能在本次讲座中收获许多。
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主讲人：肖老师
985高校数学建模教练，人称“模教教主”
发表科研论文41篇， 带队获得国际竞赛：特等奖1项，一等奖12项，二等奖11项；获得全国竞赛：全国一等奖9项；获得研究生数模竞赛：全国一等奖2项，二等奖7项。
主编教材《大学生数学建模竞赛指南》、《实用数学建模与软件应用》、《基于Matlab和Lingo的数学实验》、《统计计算与软件应用》 等7本书籍。
主讲内容
赛前：近五年赛题变化、各题常用建模汇总
赛初：分工建议、时间安排、选题建议
赛中：信息搜索目标及工具推荐
赛末：写作注意事项、提交注意事项
时间及形式
线上直播+互动答疑
2月13日（周一）晚19:00
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以下是昨天晚上皓然学长，回答的赛前重点掌握哪些模型？
现在有一个趋势就是用机器学习、神经网络这些启发式算法可以解决大部分问题，所以说很多人直接用机器学习去做建模。
但是，在掌握机器学习这些启发式算法之前得有一个基础，就是像主成分分析、层次分析，然后灰色预测模型、时间序列是必须掌握的，微分方程对数学要求还是挺高的。
TOPSIS是比较简单的，可能2个小时就掌握这个算法。线性规划、非线性规划多目标规划必须得掌握。
图论也建议大家去掌握，会有一个题经常出图论类的问题。像插值拟合、小波分析这些算是比较基本要掌握数据处理的能力，做数据分析的时候，得学会怎么用。
关联因果、典型相关分析，用的不是特别多，但是聚类非常推荐大家掌握。
以上红色圈的这几个模型算法是推荐大家要掌握的，有余力的话再学神经网络就可以啦~
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