中国计量大学第一届“中奥杯”机器学习与数据挖掘竞赛参赛须知

 中国计量大学第一届“中奥杯”机器学习与数据挖掘竞赛于2016年12月30日10时至2017年1月6日10时举行。
 参赛者以队为单位, 每队不超过6人，自由组队，可以跨班、跨院、跨专业，原则上每队应以参加机器学习课程的人员为主。
 竞赛期间不得与队外任何人讨论和赛题有关的问题。
 参赛队可在A、B题中任选其中一题。可以使用各种图书资料、网络信息、计算机和软件以及各种实验手段。一些中文文献可登录学校图书馆网站(http://lib.cjlu.edu.cn/)的“中国期刊网”等数据库查询。
 答卷按如下形式用A4纸打印：
封面：论文题目（注明A或），参赛队员的学号、姓名、联系电话等。其它页面不允许再出现姓名、学号等信息。
首页：论文题目、摘要：含机器学习算法、算法实现方式和主要结果。       
正文：根据机器学习实践流程中的每一个步骤，阐述完成的工作、实现的方法、方法选择的原因、方法的优化方式以及最终的评价结果。
参考文献：作者、题名（或书名）、刊名(或出版者)、出版年份、卷（期）号、起止页码。
论文正文页数不超过20页，附件页数不限。
 计算机程序：附于文后。
 本次比赛拟评一等奖1队，二等奖1队，三等奖1队；获奖队伍除获得荣誉证书之外，竞赛组委会还将给予一定的物质奖励。
 评奖标准：竞赛评奖以实践流程的完整性、算法选择的合理性、结果的合理性、文字表述的清晰程度为主要标准。每份答卷将经过三名评阅专家匿名评审，在一定方差范围内取平均成绩，力求做到公开、公正、公平。
 每参赛队有唯一的队伍编号，比赛论文的答卷封面需要标清楚，队伍编号请在另文件里查询。
 每队截至在2017年1月6日上午12:00将论文电子版提交到指定邮箱jlmcm@163.com。纸质论文送到格中524陈老师处。
 本次竞赛试题将于2016年12月30日10时发布在中国计量大学数学建模网：mcm.cjlu.edu.cn。
 竞赛期间,理学院格中5楼机房及求中5楼数学建模机房除有课时间段外，视参赛队员需求情况将有序对参赛学生开放，为参赛队员提供计算机用机和上网服务。
 同学们仅对试题的疑问可向命题教师询问, 李老师：13757106983。
 本规范的解释权属于中国计量大学中奥杯机器学习竞赛指导组。

封面模板请下载附件：http://mcm.cjlu.edu.cn/fujian/2016shujuwajuefenmianmoban.doc

中国计量大学第一届“中奥杯”机器学习与数据挖掘竞赛题
（请先阅读中国计量大学第一届“中奥杯”机器学习与数据挖掘竞赛参赛须知）

A题：人脸检测
 人脸检测与识别技术是模式识别、计算机视觉领域内最有理论价值和应用前景,且极具挑战性的研究及实践课题之一。其目的是使计算机像人一样具有从一幅图像中发现是否存在人脸,以及对发现的人脸进行身份鉴别的能力。
 本题目主要为人脸检测的实践，要求通过对现有人脸检测方法的学习，运用机器学习方法论，选择、实现、调整这些方法，以提高人脸检测的性能。检测器的具体采用的方法以及实现的语言不作要求，最终的竞赛评比主要参考参赛小组实现的检测器在标准测试集中的性能。
 标准测试集的地址：
FDDB http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/
IJBA-A https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/ijba-dataset-request-form

B题：文本分类
 自动文本分类是在给定的分类体系下，根据文本的内容自动地确定文本关联的类别。文本分类在信息检索、数字图书馆、自动文摘、文本过滤等领域有着广泛的应用，是一个非常热门的研究及实践课题。
 本题目要求通过对现有文本分类方法的学习，运用机器学习方法论，选择、实现、调整这些方法，以提高文本分类的性能。分类器的具体采用的方法以及实现的语言不作要求，最终的竞赛评比主要参考参赛小组实现的分类器在标准测试集中的性能。
 标准测试集的地址：
 复旦语料 http://www.nlpir.org/?action-viewnews-itemid-103