硕士阶段想学推荐算法，但是老师方向不一致，求指导！？ 举报 理由 举报 取消 考研党，目前有两位老师对我有意向，而且都是做目标追踪的。一个是图像视频方面的追踪，一个是雷达传感器方向的追踪。对于我这种想从事数据挖掘，推荐算法的学生，在老师的选择上，大家有什么好的建议吗？我在知乎上面只是大概了解到，做推荐算法的最好是机器学习方向和数据挖掘方向的，而视频的追踪是机器学习下的一个分支。ps:雷达方向的老师是我报考学校的老师，图像方向的老师是我本校带毕设的老师，可以调剂回去。 2017年8月24日 3 条回复 840 次浏览 图像处理,学习,推荐,数据挖掘,机器,算法,跟踪
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Stark答得很好了。我两方面都做过，我做些补充。
1. 视频跟踪和雷达信号跟踪不是一类事情。
2. 雷达跟踪现在滤波(卡尔曼，粒子等)是主流。根本原因是雷达回波通过匹配滤波后(假设最简单的脉冲多普勒雷达哈)，feature已经非常好了。因此要尽量做解析解，而且误差能测度(理论和实践都能)。如果你做这个方向，需要学习雷达机理，信号处理知识，卡尔曼等滤波器 ，还有测不准原理等。
3.视频跟踪其实也有用滤波做的，而且之前也很火。现在大多用特征提取+机器学习。
4. 视频跟踪还是好的feature很重要，feature不好再用策略(前半句是参照Naiyan Wang的观点，后半句是我自己的理解 )。
5. 雷达方面会不会用机器学习的知识呢？会用，如果电磁环境或应用场景很难实现良好的匹配滤波，就用机器学习了。例如现在用雷达跟踪害虫，还有微软那个不用接触就能调时间的手表。但机器学习也有问题，机器学习解析不出分辨率。而分辨率是雷达的命根子。
6. CS方面要比ee出路广。做视频跟踪，还是能去互联网公司，做雷达跟踪，以后就业单位就那几家，做好报效国家的觉悟。
7. 如果你对我说的雷达信号处理的专业术语不理解也很反感，我想你就能够直接做出选择了。
8. 其实，虽然都用了大量机器学习知识，计算机视觉和推荐系统，数据挖掘并不是一会儿事。类似跳远和跨栏之间的关系，都需要很强的100m能力，但还是有各自domain knowledge的。如果你真想做数据挖掘，不妨实习或者换组。
如果只能在这两个里面选，建议选图像。
雷达那个目测是搞卡尔曼滤波那类东西的，对你所希望走的方向有点远，图像近很多。
图像视频的老师方向是图像还是图形？现在很多图像和视频处理方法都和机器学习方法有交集的。比如，深度学习