竞赛解析

CCKS2017（Chinese Clinical Knowledge Service Challenge）是专注于医疗信息处理的竞赛，其任务2专注于病例标注，推动医疗自然语言处理技术的发展。该数据集包含丰富的临床病例信息，为研究者提供宝贵资源来训练和评估文本标注模型，特别在疾病诊断、治疗方案推荐和病历理解方面。数据格式设计结构化，便于机器处理和分析。每个病例被划分为四个主要领域：一般项目、病史特征、诊疗过程和出院情况，文件类型包括文本和结构化数据，如PDF、TXT、CSV和XML，保留了原始语境信息和计算可行性。

随着技术的进步，算法艺术与信息学竞赛题目逐步揭示其深度与复杂性，从程序设计到数据结构的完美融合。包括枚举、贪心、递归与分治算法以及各类数据结构如栈、队列、串、树和图等基础算法的详尽分析与应用。

MATLAB编程竞赛条目开发与评分解析。提供MATLAB®编程竞赛所需的全部文件。

本存储库包含了我在Kaggle上参与美国癫痫协会癫痫发作预测挑战时使用的matlab代码。由于清理代码后的影响，提交结果可能会有所不同。尽管得分不高，但展示了我在遗传算法和随机特征蒙版方面的探索，同时还介绍了乔纳森·塔普森的线性回归方法。对于具体代码的进一步了解，可能需要大约100-150GB的可用磁盘空间。详细内容可参见main.py、genetic.py和ensemble.py。

XJTU 提供数学竞赛资料供学习者使用。

河南省第十四届ICPC大学生程序设计竞赛将于2023年5月21日举行。

黑白风格的数学建模资源整理得还挺用心，尤其是针对 2023 年美国大学生数学建模春季竞赛的 Y 问题，得挺深入。数据挖掘部分讲得细，从预、聚类到模式识别，基本都涵盖了。 Y 问题的核心是怎么把一个实际场景转成一个靠谱的数学模型。用到的工具也蛮多的，像线性代数、微积分、概率统计啥的，都可以派上用场。你要是平时就喜欢捣鼓算法或者数据，那这个案例可以拿来练手，挺合适。 建完模型之后，怎么解问题？这里讲到了数值方法和优化算法，像梯度下降、牛顿法甚至遗传算法都有提。比较贴地气的是，它还建议做敏感性，就是看看改一下参数会不会影响结果，这在实战里蛮实用。 模型做出来不代表就完事了，怎么展示结果也有讲。图表、

SQL竞赛最终赛试题

欢迎参加MATLAB竞赛，创意是最重要的准则。我们将寻找最有创意的参赛者。

数据集介绍 竞赛规则 评价指标 数据探索和预处理 模型选择和训练 结果分析和可视化