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[统计--核心课程] PhD申请准备课程:复分析还是机器学习?

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bbff1234 发表于 2016-2-23 11:32:23 | 显示全部楼层 |阅读模式

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如题,本人海本大二一枚,现在美帝交换,有意申请的领域详见
http://www.1point3acres.com/bbs/forum.php?mod=viewthread
tid=170140extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D526%26typeid%3D526

现在正在准备下一个quarter的选课,发现数学系的复变和开在IE系下的machine learning课时间冲突,所以想请教各位大神:

1. 就我的目标而言,此两门课中选那门课更适合?

2. IE系的机器学习课syllabus上说是为1st-year graduate以及senior undergraduate开设的,背景要求基本都是数学,统计,以及一定编程经验。 本校CS系也有为本科学生开的machine learning,但是prereq需要data struct&algorithm,我现未上过(之前只上过C++,和计算物理的MATLAB,不过因为略坑,成绩略蛋疼,urgh。。。)。
这两门机器学习课,哪一门对phd申请准备更有用(都是project-based)
. more info on 1point3acres.com
多谢各位大神

-google 1point3acres

fhj940716 发表于 2016-2-24 13:29:36 | 显示全部楼层
首先你的背景看不到,所以默认你的目标是统计吧...As far as I see 复分析在统计里的用处比较小。这个ML既然给high-level undergrad准备也可以试试吧,不过CS的ML和统计的ML有差别。这种课其实都不看名字看老师和syllabus,有一种观点叫两门课都去听...不喜欢再调整就好了
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ziz 发表于 2016-2-25 12:23:48 | 显示全部楼层
复分析在统计里的用处确实比较小。。至少我暂时没看到任何用处。 ML课可以试着上一下,能跟上的话肯定对申请有帮助。
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eric1218 发表于 2016-2-25 12:35:54 | 显示全部楼层
才大二 不要太功利。。。
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hyw_5 发表于 2016-2-25 15:08:28 | 显示全部楼层
复分析对你所列的领域来讲确实并不显得重要。两个machine learning的课开在IE和CS下面可能侧重会有不同(根据你对prerequisite的描述应该是IE下面的那个更偏重theory).... 1point3acres.com/bbs
. From 1point 3acres bbs
个人觉得选课最终还是应该挑老师,喜欢哪个老师就上哪个老师的课。这不光是让你学得更投入,使这个过程更加enjoyable,更重要的是和自己喜欢的老师更容易培养起长期良好的关系(功利地说,这就是今后research opportunity和recommendation letter的来源,which matters a lot in PhD applications...),这样的话你从这门课中得到的东西就会大大超过课程知识本身。. From 1point 3acres bbs

技术层面的东西很多其实都可以自学,并非一定要通过上课。假如今后申请时你的整个profile可以让录取委员会信服你有很强的学习能力和出色的研究潜质,即便还有背景知识上的欠缺,他们也一样会录取你,因为相信凭你的能力完全可以在grad school补上你所需的背景。
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Deelers 发表于 2016-2-25 23:06:04 | 显示全部楼层
既然这么功利的问,我就功利点回答. 1point 3acres 璁哄潧
哪个有把握拿高分上哪个
如果基础不行上ML,成绩没到A,那还不如没上过. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
申请PHD不会因为具体哪一门课上过就特别有优势,但是会因为哪一门相关的课分不高而有劣势
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 楼主| bbff1234 发表于 2016-2-26 13:54:26 | 显示全部楼层
多谢各位见解!并不是想特别功利。。。只是想尽量利用交换机会好好上一些课
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