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han69611/math-modeling-skills
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数学建模国赛冲奖版—— 核心理念：拒绝模板化，5条创新路径（视角/改进/组合/翻译/自省），模型对比表模板，双参数灵敏度分析代码，评委反感的5种模板病，独立思考痕迹清单。含决策树、Python代码模板、论文级可视化、LaTeX模板、72小时作战手册。新增：详细摘要写作指南（逐句范式+范文批注+自检清单）、博弈论、VIKOR、灰色关联分析、启发式优化详解、SVM/XGBoost/LightGBM/Prophet、模型融合、约束规划、小波分析、元胞自动机、系统动力学等。适用于CUMCM/MCM/ICM。
LaTeX中文排版配置：用XeTeXlinebreaklocale替代xeCJK解决兼容性问题，overfull hbox防护，中英文参考文献混排
智能模型选择决策树引擎。不是查表，而是通过是/否问题逐步推理出最优模型。覆盖预测、分类、优化、评价、动态系统、网络六大类，含数据量判断、特征判断、假设检验、替代方案推荐。在2analysis-modeling阶段使用。
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| name | 03-model-selection |
| description | 自动推荐决策树。Agent检测数据特征，自动遍历决策树，输出首选+备选+Baseline三个推荐方案（含理由），用户只需确认，不需要手动判断走哪条路。 |
从“人工判断”升级为“自动推荐”。Agent根据数据特征自动遍历决策树，输出推荐模型列表（含优先级和理由），不需要用户手动选择。
在推荐时，自动参考对应领域的知识库：
多子问题赛题：每个子问题独立运行决策树。 模型堆砌警告：如果推荐结果中有3个以上模型，自动检查是否真的需要。 创新点提示：在推荐时，主动提示可能的创新方向。