厦门大学电子信息考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：厦大人工智能系电子信息考研复习要点与经验
考研资深辅导
2025年04月04日 16:11:56
厦门大学电子信息考研经验与复习要点
考研政治方面：
关于政治复习，如果有充裕的时间，比如从三四月份就开始全力备考，我建议先触及马克思主义基本原理部分。尽管每年的政治大纲会有变动，但这一部分内容相对稳定，同时也是政治学习的重点和难点。提前理解能为后续节省大量时间。你可以找一本上一年的老肖精讲精练或大纲浏览，无需看教材，因为教材内容广泛且非重点，容易消耗过多时间。
我的正式复习计划是从大纲发布时启动，事先规划好进度，并以大纲作为主要参考。我发现大纲中的知识点阐述详尽，有助于深入理解，只是篇幅较大、字体较小，可能导致倦意。因此，建议快速阅读以保持专注力。需要重复阅读两到三次，并配合老肖的1000题做一两遍，以巩固记忆。完成这些后，可以开始看《风中劲草》，同样反复阅读两到三次。后期，大纲就可以作为辅助工具，偶尔查阅。在此期间，除了做题和处理难以理解的概念外，阅读速度应尽可能快。对于马原部分，了解即可，不必深究，也不需背诵，只需留有印象。
时事政治的资料一旦发布，务必认真研读。近年来，随着习近平总书记的引领，我国对政治教育愈发重视，时政部分的分值逐年增加，预计今年选择题部分可能就有十几分之多。在最后阶段，可以做各种模拟试题的选择题来检验自己，大题则关注解题思路。等到肖四是最重要的，务必全文背诵。蒋中挺的五套卷也可购买来做选择题，大题简单浏览即可。
考研数学方面：
使用张宇的教材18讲配合李永乐的线性代数讲义，习题集选用李永乐的660题与张宇的1000题。如果基础薄弱，建议每学习一个章节的视频内容后，同时阅读相应书本，并完成1000题中的A部分。对于线性代数部分，同样按照此步骤操作。目标是在六月至七月份内完成第一轮学习。七八月份重点在于深入理解概念和定理，我发现这种方法极其有效，尤其是在面对复杂问题时，通过回顾基本定义常常能找到解决之道。进入八月到九月期间，开始着手660题和1000题未完成的部分，九月初解决遗留的难题，中旬开始接触历年真题。
我推荐使用张宇的30年真题全解析，计划在接下来的时间里每天或每隔两天完成一套，务必弄懂所有不会的题目。前十五年的试题不必限时，但后十五年的应尝试在规定时间内完成。从十月中期开始，重做后十五年的试题，十一月中旬起加入模拟题的训练，同时探索更多提升难度的题目，以及学习解题策略。我还完成了张宇的8套题，如果时间允许，再做4套题。考试前三到五天，进行一次完整的模拟考试，包括购买答题卡并严格计时，以适应真实的考试环境。
考研英语方面：
先说单词：单词书很认真的背过，六级过完看考研单词书觉得很熟悉，很多单词都是重叠的，这无疑减轻了我许多复习的负担。最开始我选择的考研单词书是红宝书，在背第一单元的时候简直就是煎熬，因为不但单词不认识，每个句子理解起来也特别费劲，我一个句子一个句子的翻译，把每个句子里面的生词都标出来，平均看完一单元需要一个多小时。基础工作做完后，我就开始默记单词、读句子。这个过程非常漫长，其实有利也有弊。红宝书的弊就是尽管你觉得单词你都记住了，但是换一个语境你就完全不认识它了，而考研英语单词的意思又是非常多变灵活的，所以看到阅读会有种单词白背的沮丧感。我为了克服这个不足甚至手工把红宝书中我觉得我第一眼看到不理解意思的句子全都摘了出来，训练自己看到句子就能结合语境理解单词意思的能力。然而，它还是有利的。我相信我后来学习英语的轻松跟我当时扎扎实实用最笨方法背过单词是分不开的。我的第二本单词书是朱伟的恋练有词，是我人生中唯一看完的单词书，书也是我极力推荐的。因为它是按单词来分，把单词在每个考研真题句子中出现的意思都列出来，结合了背单词、练语感、阅读理解断句甚至写作的能力。
考研专业课方面：
数据结构是计算机科学的基础，它是理解算法效率的关键。我强烈建议从基础开始，理解并熟练掌握数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构。对每种数据结构，不仅要理解其逻辑结构，还要明白其实现方式（如静态内存分配或动态内存分配）以及它们的时间和空间复杂度。在实际问题中，能灵活选合适的数据结构是非常重要的。
深入学习排序和查找算法。快速排序、归并排序、堆排序、二分查找等经典算法需熟练掌握，并能进行复杂度分析。递归和动态规划也是解决复杂问题的重要工具，要多做题，培养自有的算法思维。
，来谈谈机器学习。这是当今最热门的研究领域之一，涵盖监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多种类型。你需理解并能够应用线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、深度学习等模型。对这些模型，不仅要知道如何训练，还要理解背后的优化原理，如梯度下降法。
在实践中，Python是最常用的语言，Pandas、Numpy、Scikit-learn和Tensorflow等库是学习机器学习的利器。我建议凭编写代码来加深理论的理解，动手实现各种算法和模型，这将极大地帮助你在理解上更上一层楼。
数据分析和特征工程在机器学习中也占据重要地位。要学会如何处理缺失值、异常值，如何进行数据清洗、预处理，以及如何提取有效的特征，这些都是提升模型性能的关键步骤。
别忘了阅读论文，关注最新的研究进展。机器学习是一个快速发展且充满创新的领域，持续学习和跟踪最新技术是保持竞争力的关键。
在复习过程中，我一直坚持做笔记，整理思维导图，这对巩固知识非常有帮助。参加一些在线编程竞赛或者项目实践，提高实战能力。理论与实践相结合，真正学好这门科目。