[人无远虑系列]请过来人指导，选项目应该更看重location？reputation？项目的长度？

看你自己，缺啥补啥。例如我，技术尚可，我觉得location更重要，尤其是我想第一年就找兼职（我在国内有工作经验）。

zhuniuniu 发表于 2012-11-29 07:23
我同意楼上的意见。
.google  и
根据lz的情况，我认为目前最紧要的任务是提高编程能力。在美国好找工作仅限于码农， ...

谢谢您的指教，但是我学的是mis,不同项目差别巨大。 有些而且普遍curriculum coding课越少，地理位置越好。。比方说uw fordham 几乎毫无coding课。。而 pitt rpi coding课很多很好。但是地方不太方便。。

所以lz纠结的很。。

你问问你说coding课少的那些学校你能不能跨学院选CS的课，能选的话你不就不纠结了么。

rogerdai 发表于 2012-11-28 21:28
汗。。。。还得random forest。。。
最近在折腾随机森林。。。打击很大。。。

求讨论~~~

想读书时兼职的话当然是location最重要，不过有产业的地方很少，所以学校也不算多。况且大多数人读graduate school恐怕都无暇真正去大公司兼职吧
reputation强到一定程度的话就不在乎location了，如ee专业里cmu，cornell，umich，地方都很烂不过找工作很方便。
找大公司的话也不用太在意location，因为一般都不差钱把你飞过去。

小K 发表于 2012-11-30 12:59
求讨论~~~

我主要做在分布式中的random forest，比如mapreduce。。。
你呢？

rogerdai 发表于 2012-12-1 04:59
我主要做在分布式中的random forest，比如mapreduce。。。
你呢？

我没有渠道接触大数据，现在就是简单的跑跑RF找重要feature看prediction做的好不好之类。

话说RF跟mapreduce到底怎么结合呢？

小K 发表于 2012-12-2 03:34
我没有渠道接触大数据，现在就是简单的跑跑RF找重要feature看prediction做的好不好之类。

话说RF跟map ...

每个reduce上训练一个tree就可以了，分布式环境做一个tree比较难，但是做森林比较简单。
随机森林的质量应该是和tree之间的相关度和strength有关。但是现在的开源实现中还没有支持missing alue的，我看要是找不到我就自己把它弄成支持的。
之前我的mentor写了一个，但我没读过代码。

missing如何处理啊？我这里实际用的时候貌似就是先用knn impute了

小K 发表于 2012-12-3 12:48
missing如何处理啊？我这里实际用的时候貌似就是先用knn impute了

missing value或者是没有explicitly represent的value，我原来想的是填个默认值。
但是这样好像不对，missing就是missing，不应该填。knn impute是怎么做？
实际上如果有太多missing value，我觉得就不应该用decision tree/random forest。
.--因为information gain太低了。你想啊，建树建到深的节点的时候，information gain就太少了，这样就木有什么意义了。这样的话我倒觉得association mining/pattern mining的方式来做可能更靠谱。
我之前是在做association mining。在交易的那种transaction数据集上做。
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