清华大学电子信息考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-清华深圳国际研究生院电子信息考研备考指南与经验
考研资深辅导
2025年02月13日 17:44:51
清华大学电子信息考研经验与备考指南
考研政治方面：
政治复习，看肖秀荣的知识点提要，可以适当的背一背重点，当时我看了3遍，要有一个大框架，每一部分有哪些内容，哪些重要知识点。练习8套卷，选择题多练找感觉，同时把以前的选择题错题找出来看一下，做大题可以自己列一个提纲写一下涉及到哪个知识点，跟参考答案对比一下，这样比较省时间。这两年政治选择题总会出一些书上没有的知识点，大多与时政有关，因此，好好看一下肖秀荣时政那本书，适当可以看看新闻联播，能稍微放松一下紧绷的神经，还能培养政治素养。
考研数学方面：
课本过一遍后我用的李永乐的复习全书，大概需要一个半月我高数部分才看完，一定要捂住答案自己先做，反正就是很慢很慢，每天不到十页的样子，基本每个题都不会做那种，我没有做复习全书里的线代部分，而用的李永乐的线代讲义，然后整本书过完后已经开学了，然后我开始复习全书刷第二遍，把自己一直错的和认为重要的圈出来，后面可以针对性复习。第二遍依然很多题都不会，不过重要的是学习套路。然后这一遍也完了到十月中旬或十月底了吧，就开始刷真题，我买的李永乐的真题书，然后还自己打印了95-04年的真题，你可以买张宇的真题，里面有所有的真题，太早的你可以不用做免得时间不够了，真题我都是两天一套做的，先拿一张大的草稿纸，考试用的那么大够写整个答案的，第一天自己做一遍，就当正式考试那样写不要翻书，选择填空只写答案，过程在另一张草稿纸上算，写整齐以便后面错了可以知道自己当初是怎么想的，我一般是上午8:30-11:30左右做完然后标上年份收好，第二天对答案错的画出来然后分析，再找同类型的题练练。刚开始可能知识点太多总是忘记错的多，慢慢做得多记住记好了。数学参考书也有很多人用张宇的一系列，你可以看别人的推荐在李永乐和张宇中间选一套，买好了就吃透自己的书。最后十二月我还买了张宇的八套卷练手，题比较难，可以和真题岔开做以免打击信心。数学就是重视基础，理解概念，把知识串起来，多做题。还有一本李永乐的660题，全是填空选择我只做了选择题，开始真题的时候有时间就做做，有利于理解概念。
考研英语方面：
阅读：张剑的历年英语真题解析，也就是俗称的黄宝书。如果你也是处于想把英语拾起来找点感觉的话，那我推荐你需要找一本不是很难的阅读资料，不需要太深究，做一做，看看答案，但是一定要看一下解析，看一下错误原因。我当时是用的考试虫的阅读，他每个单元有四篇阅读，一篇新题型，前3篇阅读都是简单类，最后一篇是较难。也谈不上好还是不好，就只是一个练手的过渡期。至于张剑的150篇，我是不怎么推荐的。我自己是买了那个基础训练篇，题目设置逻辑倒是和真题有一点点像，可是经常会有答案很难说服人，所以我做了几个单元就没做了，他的那个提高篇，据我同学做的状态来看，就是各种考生词。。。我在八月份的时候开始做的真题，是从1991年开始做的吧，也算是那2000年之前的当练手，毕竟他比市面上的资料靠谱。先是做一遍，看一下正确率，然后带着看一下错误选项的原因。然后一直做到了2002年。然后就是倒回去做第二遍。我的过程是这样的，一句句翻译，自己现在原文上面可是大略的写一下意思，然后对照标准翻译，在订正。这个过程其实挺耗时间的，但是有它的好处。在才开始翻译时候你可能会觉得句序什么的甚为痛苦，可是静下心来，翻个几年，你将会有大收获。还能练翻译，就不需要特地挪时间练翻译了。我在把1992-2002翻了一遍之后，再去做2003-2008，过程和上面一样，可是明显在翻译的时候容易多了，特别是到2005年之后，几乎不用怎么多写，只需要把一些长难句写粗来，而且翻译的正确率上去了，做阅读看答案也好理解多了。我是特地留了最后三年没做，想要最后一个月测评的。这一遍做完，你会发现第一遍做的答案自己完全没有印象，所以放心大胆的做真题吧。在第二遍的时候，还有一个大任务就是分析题目，正确选项为什么正确，错误选项为什么错误，是什么错误。同时也要分析文章结构，分几段，每一段主要讲什么。这一遍做完后，就开始做第三遍，文章大略看一下就很容易有框架了，继续做。其实，要是认认真真每天进行这些工作，在家上背单词，其实做完这些的时候时间不是很多了。所以早点做真题是没有关系的！最后一遍我就是读真题，大声读粗来，一边读一边想着文章结构，就会有很大的阅读的感觉。最后一点就是，在最后一个多月主攻作文的过程中千万不能放掉阅读，因为那个时候怎么的怎么的对真题也比较熟了，再不济每天也得读个一两年的真题。我的这个准备过程是比较耗费心力且短期没什么华丽提升的，但是从身边同学和我的准备和最后分数来看，还是有点效果的。
考研专业课方面：
这个科目涵盖了广泛的领域，包括但不限于线性代数、概率论与数理统计、数值分析以及最优化理论等。每一个部分都是构建数据分析和机器学习模型的基础，都需深入理解和熟练掌握。
线性代数是理解现代科学和技术的基石，矩阵运算、特征值和特征向量、秩和逆矩阵等内容是核心。对这部分，我建议多做练习题，尤其是高斯消元法和矩阵运算，因它们在实际问题中应用广泛。理解向量空间和线性映射的概念，能够帮助你更好地理解复杂的数据结构。
概率论与数理统计则是数据分析的灵魂。你需熟悉随机变量、期望、方差、分布函数、条件概率、贝叶斯定理等基本概念，并能运用这些知识进行假设检验和参数估计。这部分需大量的案例分析来提高直觉和应用能力。
数值分析是解决实际计算问题的关键，主要涉及插值、拟合、微分和积分的近似解等。这部分需理解算法的工作原理并进行编程实践，Python或MATLAB是很好的工具。我推荐使用这些工具实现书上的例子，这将有助于深化理解。
最优化理论是许多机器学习算法的基础，如梯度下降、牛顿法等。理解这些优化算法如何工作，何时收敛，以及如何调整步长和学习率，对提升模型性能至关重要。
我的学习方法主要是结合教材和在线资源，例如MIT开放课程、Khan Academy等。我会先通读教材，凭做课后习题和项目来巩固知识。我还参加了一些讨论小组，凭与他人交流，解决了许多难题，也提高了自有的思考深度。
复习过程中，我一直保持定期回顾的习惯，避免“学了后面忘了前面”。遇到难以理解的部分，我会花更多的时间去钻研，甚至找导师或者同学讨论。耐心和毅力是成功的关键。