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转cs求比较ee ms小奖@columbia,ece@cmu sv 17spring,cs 37学分@usc

全局:
结果汇报
入学年度: 2016
入学学期: Fall
学校名称: ee@columbia,cs@usc,ece@cmu
学位: MS
专业: CS
提交时间: 2015-12-01
申请结果: AD无奖
通知时间: 2016-04-06
本科学校档次: 本科其他985/211
本科学校名称: 隐藏内容
本科专业: 隐藏内容
本科成绩和算法,排名: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
研究生学校名称: 隐藏内容
研究生专业: 隐藏内容
研究生成绩和算法,排名: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
T单项和总分: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
G单项和总分: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
结果学校国家、地区: 美国
查到status的方式: 邮件 

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清华大学出版社:
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转cs,目前大四csc交换到比利时,在比利时选修了算法数据结构,java,python,os,network,web,db,ml,ai等基础cs课。现在对machine learning很感兴趣,有ms后继续申请ml phd的打算。求各位的建议。顺便求组织求哥大和cmu sv的qq微信群~. 1point3acres.com

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下一篇:IEOR/STAT/专业混申。把之前拿到的都报一下吧,哥大统计定金都交了,又开始纠结了
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xsh6528 2016-4-12 03:08:45 | 只看该作者
全局:
如果工作的话好好选,
不差钱就先USC上一个学期,然后退学去CMU。CMU ECE选修部分可以选CS里system方向神课,还是太爽(你申PhD的话system类的课看来对你是没啥诱惑力了。。. Χ
差钱的话,现在去找ML RA,然后再去CMU。

读博的话,还是去USC早日成为CS学生吧,方便直接勾搭自己院的老师。
我看USC做NLP的老师挺多的。不知道你对ML感兴趣是指数学/理论/算法向的统计机器学习还是应用向的计算机视觉或者自然语言处理。

ML坑很深的,建议楼主早日开始刷ML论文找到自己的切入点。我读了一些ML论文之后,发现自己对学数学不感兴趣也并不擅长,就打算以后找system方向码农工作了。。
. 1point3acres
补充内容 (2016-4-12 03:09):
更正:差钱的话,现在去找国内外企big name实习,然后再去CMU。
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