机器学习考研涉及多个方面，包括学术背景、专业选择、考试要求以及复试准备等。以下是一些关键点：
学术背景
北京大学：计算机科学与技术系和信息工程学院提供机器学习和机器视觉相关专业的硕士和博士研究生项目。
清华大学：计算机科学与技术系在机器学习和机器视觉方面具有丰富研究经验和成果，备受考生青睐。
上海交通大学：计算机科学与技术系在人工智能领域，特别是机器学习和机器视觉方面有着优秀的师资力量和研究资源。
浙江大学：计算机科学与技术学院在机器学习和机器视觉领域具有较为雄厚的研究基础，备受好评。
哈尔滨工业大学：计算机科学与技术学院的机器学习和机器视觉研究实力强大，研究成果在学术界有较高影响力。
国防科技大学：在机器学习和机器视觉的研究与应用方面具有独特优势。
专业选择
主要集中在计算机大类、电子信息大类、自动化控制大类和数统大类。
统计学专业读研有机会主攻机器学习、深度学习、联邦学习等方向，但选择导师时要慎重。
如果未来想进入互联网大厂从事算法岗，计算机专业会更方便，因为算法岗竞争激烈，计算机专业的同学可以退一步从事开发岗，再转向算法岗。
考试要求
系统地理解机器学习的基本概念，掌握各种机器学习的理论和方法，并能综合运用所学知识进行分析问题和解决问题。
考试范围包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、集成学习、聚类、降维与度量学习等。
复试准备
复试资料包括《机器学习》考研复试精品资料，涵盖复试的各个方面，如支持向量机、人工神经网络、深度神经网络等。
建议
选择学校：根据个人兴趣和研究方向，选择具有强大机器学习和机器视觉研究实力的学校。
提前准备：由于机器学习和机器视觉领域对数学和编程要求较高，建议提前复习相关课程，如概率、线性代数、最优化和矩阵论，并掌握编程语言如Python或C++。
项目经验：在复试前尽量做一些相关的项目，以展示自己的实践能力和解决问题的能力。
希望这些信息对你有所帮助，祝你考研顺利!