计算机考研有道,考研过来人:跨专业考研有法有道

大学期间,由于专业不合兴趣,我深感迷茫和消极。然而,接触心理学后,我找到了新的热情。我开始沉浸在心理学的世界中,通过阅读和学习,逐渐找到了自己的方向。最终,我决定转向企业管理,尤其是市场营销方向,希望通过考研改变现状,寻求更好的职业前景。

大学三年下来,我很消极,一是高考的失利,让我无奈下被调剂到了不感兴趣的专业,无心学习;二是冷门专业,就业前景一片萧条,同学们戏谑的称“毕业就等于失业。”当升入大三的我抱着最后一丝希望,询问刚刚从人才交流会赶回的师哥就业去向如何时,我感觉很绝望,也觉得自己的前途真的很渺茫……

经过长期的复习,使我成为研究生以后,在很长时间以来,我一直就想写一篇关于考研的文章,但是总是瞎忙。作为考研大军的一员,经历了其中的甘与苦、得与失,现在,回过头来,再说考研,感慨系之。

我就读于一所普通的综合大学,学的是理科,是那种最长线的专业,听说师兄师姐他们毕业后绝大部分从事教育工作。可是我不喜欢这类的工作,可是没有什么其他的途径改变这一切。我知道我暂时没有力量改变这一切,但我还年轻。我开始默默地学习系里给我们开的基础专业课程,我的专业课基础还算好,不像我的那些室友在大一大二的时候拼命地玩,进入大三上的时候,才发现大学时光竟然将过其半,我亲眼见过我的同学哭过,当他的CET-4成绩再一次不过线的时候,他说出:我要改变!

偶然的机会,我选修了心理学的课,主讲老师是一位外校的心理学教授。我不知道这门课对学科能给我带来什么,怀着试试看看的态度,没想到一头就扎进去了,再也回不了头!那是绝对的耳目一新,我被它迷住了,也被授课的教授的专业风采和授课迷住了。我盼望着听他的下一节课。

我开始去久违的图书馆,阅读一些管理和心理学方面的文章,很快就发现,我的基础实在是不适合读这些书,时常吃些夹生饭,但是偶然的一次去辅导班咨询,并且得到了很好的了解之后,我改变了我的一切想法,这是我要在说这些琐碎的事情的原因

老师首先给我进行了分析之后,然后又根据我的情况和爱好,及时的帮我挑选,她们告诉我不急于这么快就将专业定下来,要选择几本书在最短的时间内看看,看自己是否有兴趣,然后再根据自己的学习情况,她们怕我好高骛远,又怕我选择太低,自己没有兴趣,她们这样为我考虑,让我非常感动,这让我深深的感觉到,选择了这样的一个辅导班是我的幸运。

经过综合比较之后,我还是觉得报本校的好。企业管理,这是个很吃香的专业,方向是市场营销。当时的想法很单纯,考研就是为了毕业后找到好工作。报本校的总比报外校的把握大些,况且本校的专业课我还可以到导师那儿听听,另外,复试的时候吃亏的可能性较小,差额面试那是针对外校学生的。当时,我觉得自己这步棋走对了,颇有点沾沾自喜。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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