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海外名校1v1科研:基于加性模型的竞技体育世界纪录进化过程的探究|收获一作论文与导师推荐信!

海外名校1v1科研:基于加性模型的竞技体育世界纪录进化过程的探究|收获一作论文与导师推荐信!

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科研主题:格拉斯哥Joey教授——

基于加性模型的竞技体育世界纪录进化过程的探究


竞技体育世界纪录的进化是体育科学和统计学研究的一个重要领域。随着时间的推移,运动员的表现不断提升,这不仅反映了人类生理潜能的提升,也与训练方法、技术创新、营养科学以及运动装备的进步密切相关。理解世界纪录进化的模式和驱动因素,对于预测未来的发展趋势、制定训练计划以及改进竞技策略具有重要意义。加性模型在数据分析和预测中具有广泛的应用,它通过将多个影响因素的效应相加来建立模型,既能够揭示各个因素对结果的独立影响,也能够适应数据的复杂性和非线性特征。在竞技体育世界纪录的研究中,加性模型可以用来分析不同因素(如技术进步、运动员生理特征、训练方法等)如何共同作用于纪录的进化过程。然而,尽管加性模型在理论上具有优势,但在实际应用中,如何选择和量化影响世界纪录的因素,以及如何准确地估计这些因素的效应,仍然是一个挑战。此外,竞技体育的世界纪录受多种难以预测的因素影响,如规则变化、个别超常表现等,这些都给模型的建立和预测带来了不确定性。本研究旨在通过建立基于加性模型的竞技体育世界纪录进化过程分析框架,探究影响世界纪录的主要因素及其相互作用。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求,展开1v1科研指导服务。此外,学生也可以定制其他专业的科研课题。


特邀

导师



指南者留学特邀导师:Joey教授

格拉斯哥大学统计学助理教授

UC伯克利Postdoctoral,统计学专家

研究领域:Data Science, Statistics, Machine Learning; Ecological Statistics, 贝叶斯统计




我们的优势


我们的名校科研

其他机构科研

教授1v1指导

10-20人班课

提供更个性化的科研教学指导

学生不容易得到个人化的关注

独立一作论文

共同一作论文

让学生全面地参与研究项目,从而获得更多的学术成就和独立思考的能力

导致学生的贡献被稀释,不容易凸显个人能力

教授直接指导论文

教授不指导论文

直接从资深专家那里获取知识和经验,有利于论文的高质量完成

缺乏专业指导,导致论文质量不高

Research论文

Review论文

强调实际研究和数据收集,更容易在学术界得到认可

更侧重于理论分析而非数据研究,不容易得到学术认可

100%有推荐信

不全都有推荐信

确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持

缺乏推荐信会影响将来的留学申请

EDU邮箱推荐信

私人邮箱推荐

使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性

缺乏权威性,不容易被接受

教授进群随时直接联系

只能在班课会议上沟通

便于实时解答疑问和及时获取反馈

缺乏及时和个性化的反馈

华人教授汉语指导

英文授课听不懂

使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解

用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量



你将收获

国际会议论文发表


名校推荐信


全方位助力留学申请


适合人群

留学申请:计划申请数学/统计学/数据科学等相关专业的同学


提升背景:希望增加深度学术研究经历,提升独立研究能力的同学


锻炼技能:想要掌握人工智能领域知识,包括Python、数据处理、论文撰写等技能的同学


具体安排

Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour

  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour

  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning Algorithms
  • 1V1 office hour
  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   



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