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考研资深辅导
2024年11月02日 20:51:58
厦门大学电子信息考研经验与备考指导
考研政治方面：
政治主要看肖秀荣的政治强化三件套，花了一个月左右时间，把知识点结合1000题过一遍。政治知识点看完了后政治这块就可以以做选择题为主了，这时候可以结合风中劲草的知识点部分。题虽然全但没有针对性。肖秀荣的政治1000题做完之后，可以反复看错题。11月份开始就可以尝试背诵大题了，具体是《8套卷》，然后蒋的《真题百分百》，然后逐渐12月份，大力背诵《肖老师4套卷》《蒋老师五套卷》，熟悉重点；做过的选择题错了的，无论是《1000题》还是各试卷上的都要记牢，《风中劲草》也要时时翻阅。每天做一套，保持敏感性就好了，时间腾出来给英语，专业课。考试前一周在疯狂背四套卷里面的大题押题，我政治考的不高，能给的建议就这样。
考研数学方面：
提到数学，我觉得有好多话要说，其实第一年考得时候我数学出现了大事故，把两道题写反了，就是驴唇不对马嘴，当发现的时候已经晚了，不能再改了，于是可想而知，接下来的题目根本就蒙了，最简单的题目也不会了，大脑一片空白，彻底短路了，75分就是选择题和填空题，第一道二道题的分数，后面大题几乎为零，从考场下来整个人都蒙了，中午回到宿舍，想了想之后决定还是考完专业课，要不然真对不起自己，后来得知算是很不错的成绩了，真是后悔数学失误了，说这么多，就是告诉大家数学一定要每天练题，我失误的原因一是紧张，但无形中给自己加了禁锢；二是最后一段时间把大部分时间给了政治和专业课，忽视了每天数学的练习，导致考试时心虚，影响了心态。
考研英语方面：
复习英语的核心任务聚焦于阅读理解，四篇冗长的篇章接踵而至，初次尝试考研英语阅读的感觉犹如过山车般刺激。庆幸的是，考研英语只考察读写，不涉及听和说，而这读写部分确实有规律可循。首要挑战便是这四篇大阅读。我在准备时采纳了他们的建议，采用深入研读策略，深入到无以复加的程度：完成一篇阅读后核对答案，标记所有陌生词汇，查阅字典，解析选项，并全文翻译。我当时的做法是将生词和复杂句子摘录到笔记本上，背诵单词并逐一剖析长难句的语法。起初，完成一篇文章需要耗费两小时，主要是因为我遇到太多不认识的词汇。这之后，我会全文翻译并分析每个选项，02年以前的文章包含5篇文章，每篇4个问题；02年后则改为4篇文章，每篇5个问题。我会详细研究这20个选项，理解正确答案为何正确，错误答案又错在哪里。阅读对我而言是一项艰巨的任务，我把每一个步骤都记录在两个厚厚的笔记本里，尽管这种方法显得有些笨拙，毕竟我已经提到，我的英语能力和整体学习水平都不算高。然而，坚持一段时间后，我发现阅读能力显著提升，最初的连续错误8到9个题目，到最后基本能控制在5个以内，陌生词汇也逐渐减少。对我而言，这是一个有效但却耗时耗力的方法。我处理翻译练习时通常也会重复三次。第一次，先浏览题目，大致了解内容。第二次，按照常规顺序答题，遇到难题暂时空着。第三次，结合前后文来推测单词含义和句子意义，将自己的理解放入具体情境中检验是否合理。
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。