Q****u
发帖数: 37 | 1 本人EE博士一年级因受不了之前变态老师转行，现联系到旁边学校一个华人CS教授是搞
Machine Learning/Data Mining的。约好下周一吃饭见面（是面试吧），还有一个搞科
学计算的合作教授也来。
我之前是搞计算物理的，ML stuff只懂皮毛，现比较忐忑，因为超想转过去。她说是要
谈谈Data Mining-related research。望各位经验人士指点。我该如何准备？是否应当
恶补一下这方面知识？兴趣倒是蛮有的，不过我能想出的就是熟悉她的研究方向和论文。
感谢！ |
w***f
发帖数: 903 | 2 她愿意和你谈，你的背景里肯定有她感兴趣的地方。
做EE的有很多数学不错。可以多聊聊你以前研究中用过的数学，各种算子可以多谈谈。
做EE里面有个方向是机器人，有可能需要computational intelligence, 可以说以前接
触过一些swarm intelligence。花半天时间，看一下蚁群算法，目标是了解个大概，嘴
里能冒几个名称
搞Data Mining十有八九要攀Big Data这棵大树。到时候问你学过什么语言，别忘了提
Java，还可以补充说明：以前用java使用过weka。这里的关键有两点：第一，主流的
Big Data都是基于Java的，所以你懂Java是个plus；第二，Weka是著名的基于Java的ML
package （和Big Data没有什么关系），它有别的语言的接口，但是Java是native的
搞科学计算的十有八九要提Fortran，你懂就好，不懂就老实说不懂，不要打肿脸充胖
子。他如果提multi-processing，你就说简单使用过MPI，各个process的
communication有时候容易有bug，要仔细设计。他要提multi-threading, 你就说Java
的concurrent programming 太难，倒是用过C++的OpenMP。
基本要点是你什么都懂点，什么都要兴趣，招来就能用。技术的东西点到为止，多在数
学上绕。以我老的经验，不管哪路神仙，只要是不是学数学出身，在你熟悉的数学领域
多绕两下，多半都会被绕晕。实在不懂的就说不懂，告诉她你愿意学。
最后友情提醒：变态哪里都有，关键是自己心态要放好。 |
l****g
发帖数: 761 | 3 weka 只是个 toy package
没有人干正经活是用 weka 的 |
L********d
发帖数: 3820 | 4 基本的research够了。说句实话，上哪找免费又好用又集合各种machine learning算法
的software package？
【在 l****g 的大作中提到】
: weka 只是个 toy package
: 没有人干正经活是用 weka 的
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l****g
发帖数: 761 | 5 难道搞ML的不是 matlab / python 为主流么? |
z***t
发帖数: 2374 | 6 R
【在 l****g 的大作中提到】
: 难道搞ML的不是 matlab / python 为主流么?
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Q****u
发帖数: 37 | 7
ML
感谢！已经得到录取！望再交流。
【在 w***f 的大作中提到】
: 她愿意和你谈，你的背景里肯定有她感兴趣的地方。
: 做EE的有很多数学不错。可以多聊聊你以前研究中用过的数学，各种算子可以多谈谈。
: 做EE里面有个方向是机器人，有可能需要computational intelligence, 可以说以前接
: 触过一些swarm intelligence。花半天时间，看一下蚁群算法，目标是了解个大概，嘴
: 里能冒几个名称
: 搞Data Mining十有八九要攀Big Data这棵大树。到时候问你学过什么语言，别忘了提
: Java，还可以补充说明：以前用java使用过weka。这里的关键有两点：第一，主流的
: Big Data都是基于Java的，所以你懂Java是个plus；第二，Weka是著名的基于Java的ML
: package （和Big Data没有什么关系），它有别的语言的接口，但是Java是native的
: 搞科学计算的十有八九要提Fortran，你懂就好，不懂就老实说不懂，不要打肿脸充胖
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