2018 MCM-ICM 题目与原始数据

六道题目+原始数据，2024-MCM-ICM-Problems.zip真的是建模党不可错过的宝藏资源。每道题都不是那种“套个模型就完事”的类型，A 到 F 全覆盖，既有社会问题，也有硬核技术挑战，适合那种喜欢较真、爱钻研的你。英文原题+数据包直接给你备好了，省得到处找。像 A 题、D 题偏社会和政策类，需要你玩转统计建模、博弈论，如果你 Python 用得溜，pandas和numpy上手就快。B、C 题就偏理工科多点，涉及数值计算、运筹优化，你甚至要撸个算法上去跑。说实话，E 题和 F 题真的挺有意思，往往和新技术挂钩，像人工智能、区块链这种，挺适合喜欢探索边界的同学试试水。F 题经常没套路，

2016-2018 年的美赛题目打包资源，挺适合备赛选手刷题用的。里面包含三年的原始题目，2017 和 2018 年还附带数据，拿来练数据建模再合适不过。美赛的题型一般都是现实世界里的问题，比如城市规划、资源分配啥的，要你用数学思维给出方案。像这种历年真题，读题方式、建模思路、数据技巧都能练到位。 2016-2018 年美赛题目打包资源，挺适合备赛选手刷题用的。里面包含三年的原始题目，2017 和 2018 年附带数据，拿来练数据建模再合适不过。 MCM/ICM题一般都挺贴近现实问题，比如交通、生态、经济模型之类，要的不是标准答案，而是你怎么、怎么解释。所以平时做这类题可以锻炼不少建模直觉。

TCGA 原始数据时，Python 版的预代码真的是挺方便的。直接跑起来，效果就蛮不错，尤其是在数据清洗和格式转换上。你知道吧，TCGA 数据量大且格式复杂，这个代码了一种简洁有效的方式，能帮你省去不少麻烦。虽然使用起来还是需要一些基础，但整体代码结构清晰，注释也挺友好。对于数据科学或者生物信息学领域的同仁来说，简直是个小助手。 如果你刚接触 TCGA 数据，建议先看一下这个 Python 版的代码。流程并不复杂，给你一个较为清晰的思路，遇到难点的时候，也能快速定位问题。要是你有其他的数据需求，也可以参考它的思路，做一些灵活的改进。 总结来说，这个 TCGA 数据预代码在流程上简洁明了，操作起

获取量价因子复现研究的原始数据，深入探究交易量与收益率之间的关联。

美国数学建模竞赛 MCM/ICM 的全流程经验整理，蛮适合初学者拿来做准备参考。内容比较系统，从组队分工、模型设计到论文写作都有提到，流程清晰，操作性也挺强。如果你刚接触 MCM/ICM，不知道从哪开始搞，这份资料可以帮你梳理下整体节奏，少走弯路。里面还列了常用的建模方法和技巧，像是回归、模拟、优化都有例子，实操性不错。 文章强调了时间管理和团队协作，这点真的中肯。比赛时不是拼技术，而是拼效率和配合。建议你提前找队友练几轮，把流程跑熟了，到时候上场才不会手忙脚乱。 顺带一提，文末还贴了不少相关链接，比如论文格式范文、历年优秀作品、参考文献写法等等，准备期间可以按图索骥慢慢翻，方便。

提供针对MCM2018美赛的Matlab代码，包括Lasso算法、模拟退火算法等现代启发式算法。 重点算法： 统计理论的基础算法： Lasso、k-nn、FS、LAR、PCA、LDA、BIC、SVM 现代启发式算法： 模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法 参考： Trevor Hastie，《统计学习基础》 Jorge Nocedal，《数值优化》 Mehryar Mohri，《机器学习基础》 Ian Goodfellow，《深度学习》

RanOl数据库的初始数据来源于ragezone.com。

这篇教程展示了如何使用Python处理Android N提供的Google GNSS原始测量数据。它的目的是解释计算GNSS观测量的过程，特别是在Android N中伪距的计算机制。尽管它不是Matlab到Python的直接转换，但它作为教学工具帮助您理解背后的概念。该存储库包含一个名为ProcessRanges.ipynb的文件，详细说明了如何计算从Android N开始提供的RAW GNSS测量中的伪距。这个教程基于Paolo等人2018年的Python 3.x代码，并讨论了新API v.24（Android Nougat 7.0）与旧版本之间的差异。

在将数据用于新的应用程序或系统之前，必须进行源数据的详细分析和优化，以确保数据质量能够满足目标应用的需求。这一过程不仅仅是为了发现和解决数据中的问题，更是为了确保数据能够准确地满足业务规则和信息需求。常见的数据质量问题包括不符合业务规则的数据、缺失信息或字段不完整等。优化源数据的方法可以是通过定制代码或手动清洗和增强数据。这些措施不仅提高了数据的质量，还确保了新应用系统的有效运行。