c*n
2 楼
数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
a*n
3 楼
看你们学校内部处理的速度，学校送出去后不加计的话大概2-3个月，学校
内部处理速度从1周到6个月都有可能
【在 c********n 的大作中提到】
: STEM OPT 11月到期，需要什么时候就得开始着手办学校的H1b?
内部处理速度从1周到6个月都有可能
【在 c********n 的大作中提到】
: STEM OPT 11月到期，需要什么时候就得开始着手办学校的H1b?
N*K
4 楼
看paper 书都过时了
【在 c***n 的大作中提到】
: 数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
: 。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
【在 c***n 的大作中提到】
: 数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
: 。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
c*n
5 楼
谢谢，sigh，今年这轮工业界的H1b如果用完了还没找到工业界工作的话，就得启动
plan B马上拜托老板了
感觉时间还能衔接上吧，如果工业界的H1B 5月份用完，那到11月还有6个月
【在 a*****n 的大作中提到】
: 看你们学校内部处理的速度，学校送出去后不加计的话大概2-3个月，学校
: 内部处理速度从1周到6个月都有可能
plan B马上拜托老板了
感觉时间还能衔接上吧，如果工业界的H1B 5月份用完，那到11月还有6个月
【在 a*****n 的大作中提到】
: 看你们学校内部处理的速度，学校送出去后不加计的话大概2-3个月，学校
: 内部处理速度从1周到6个月都有可能
d*r
6 楼
推荐 coursera 上的 ML 课程
https://www.coursera.org/course/ml
上面是其中之一，我记得有好几个 ML 课
https://www.coursera.org/course/ml
上面是其中之一，我记得有好几个 ML 课
s*u
7 楼
Talk to your ISSO
【在 c********n 的大作中提到】
: 谢谢，sigh，今年这轮工业界的H1b如果用完了还没找到工业界工作的话，就得启动
: plan B马上拜托老板了
: 感觉时间还能衔接上吧，如果工业界的H1B 5月份用完，那到11月还有6个月
【在 c********n 的大作中提到】
: 谢谢，sigh，今年这轮工业界的H1b如果用完了还没找到工业界工作的话，就得启动
: plan B马上拜托老板了
: 感觉时间还能衔接上吧，如果工业界的H1B 5月份用完，那到11月还有6个月
m*t
8 楼
他干过实际项目的话，这门课对他来说可能有点浅。
【在 d*******r 的大作中提到】
: 推荐 coursera 上的 ML 课程
: https://www.coursera.org/course/ml
: 上面是其中之一，我记得有好几个 ML 课
【在 d*******r 的大作中提到】
: 推荐 coursera 上的 ML 课程
: https://www.coursera.org/course/ml
: 上面是其中之一，我记得有好几个 ML 课
w*g
9 楼
实战经验比较足的话Pattern Recognition and Machine Learning比较适合你。
否则看The Elements of Statistical Learning。
【在 c***n 的大作中提到】
: 数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
: 。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
否则看The Elements of Statistical Learning。
【在 c***n 的大作中提到】
: 数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
: 。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
c*n
10 楼
谢谢楼上几位。
c*n
11 楼
Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
，剩下一半大概了解皮毛，跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
体来说很不错，收了。
之前扫过max welling的讲义，很偏数学，但是也很过瘾。
http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
【在 w***g 的大作中提到】
: 实战经验比较足的话Pattern Recognition and Machine Learning比较适合你。
: 否则看The Elements of Statistical Learning。
，剩下一半大概了解皮毛，跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
体来说很不错，收了。
之前扫过max welling的讲义，很偏数学，但是也很过瘾。
http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
【在 w***g 的大作中提到】
: 实战经验比较足的话Pattern Recognition and Machine Learning比较适合你。
: 否则看The Elements of Statistical Learning。
d*r
12 楼
LZ 数学功力挺好呀，回头请教你问题 :)
【在 c***n 的大作中提到】
: Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
: ，剩下一半大概了解皮毛，跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
: 体来说很不错，收了。
: 之前扫过max welling的讲义，很偏数学，但是也很过瘾。
: http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
【在 c***n 的大作中提到】
: Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
: ，剩下一半大概了解皮毛，跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
: 体来说很不错，收了。
: 之前扫过max welling的讲义，很偏数学，但是也很过瘾。
: http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
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