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如题，导师是做机器学习方向的。但是自己几乎没有什么了解。老师原话是“切入点不要太大，否则反而学不到东西；但是要有一定工作量”。请问相关 v 友提供一些建议。
另外选择节点时，不能选择多个吗？比如这个贴同时放到机器学习的分支里，希望让更多人看到。
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Kilerd 2016-12-12 16:44:48 +08:00 via iPhone
社交网站信息分析啊。
再细一点的话，我都可以给出论文题目了。 对指定话题的相对应内容进行褒贬判断。 类似的论题可以想出很多。 机器学习入门的话感觉可以先搞定爬虫，就有了学习案例。 监督和半监督学习是最简单的。可以从这里入手。 我也是机器学习入门阶段，高手勿喷。 PS 谁来拯救我的 LDA 模型啊！！！ |
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pandachow 2016-12-12 17:00:05 +08:00
去 Kaggle 看看呢。。
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mnzlichunyu 2016-12-12 17:53:44 +08:00
本科毕业设计做的是无监督学习，聚类算法。
我当时的做法是，找了一篇 12 年的论文，先复现它的算法，然后做一些改进，在原算法和改进之后的算法上跑一些测试数据集和一个真实数据集，进行对比。 大概就是这样。 |
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MajorAdam 2016-12-12 19:13:31 +08:00 via Android
用 tensorflow ？
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simple26 2016-12-12 19:46:10 +08:00
机器学习太大了，缩小范围，确定你导师到底是哪个方向，尽量跟着他会方便一点。看论文，从中选定找一篇进行切入，分析推导，再加入一点自己的思考，复现算法，对算法做一点点改进，再做实验，写论文。
以上是指时间充裕，时间不充裕的话，实验部分可以找原作者直接要代码（我就是....） |
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Umix 2016-12-12 19:53:54 +08:00 via Android
看你导师的方向啊，然后里面选一个感兴趣的找导师谈一谈，基本就可以确定了
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Umix 2016-12-12 19:58:33 +08:00 via Android
如果你只知道导师是机器学习方向的话，可以看看你导师发了哪些论文，以前他带的学生发了什么，这样就比较明确
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