要考机器学习专业的研究生，你需要系统学习和掌握机器学习的基础理论和方法，并且具备一定的数学和编程能力。以下是一些具体的建议：
掌握基础知识
数学基础：需要掌握概率论、线性代数和统计学等基础数学课程。高等数学中的导数、微分和积分也是必考内容。
编程能力：建议以Python或C++为主，掌握常用的机器学习库如scikit-learn，并能够使用这些工具进行算法实现和仿真。
学习核心算法
机器学习基础算法：包括贝叶斯学习、Q学习、决策树构建算法、信息熵、ID3算法、HMM算法等。
统计学习分类器：掌握各种分类器如SVM、随机森林、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯等。
阅读教材和参考书
教材：《机器学习》（周志华）、《统计学习方法》（李航）。
参考书：《深度学习》（Yoshua Bengio & Ian Goodfellow）。
做题和项目
练习题：通过做大量的练习题来巩固所学知识，可以使用在线平台和书籍提供的题目。
项目经验：尝试在实际项目中应用机器学习算法，例如使用sklearn库进行数据挖掘和数据分析。
复习和总结
制定复习计划：合理安排时间，从基础概念到高级算法逐步深入，保持持续的学习状态。
知识总结：整理学习笔记，对学过的知识点进行归纳总结，加深理解。
模拟考试
模拟试题：做一些考研模拟试题，了解考试题型和难度，检验自己的学习效果。
时间管理：在模拟考试中练习时间管理，确保在正式考试中能够高效完成答题。
注意英语能力
英文文献：由于机器学习领域的课程和论文几乎都是英文的，因此需要具备一定的英语听读能力，能够阅读和理解英文专业文献。
通过以上步骤，你可以系统地准备考研机器学习的科目，提高自己的竞争力，从而在考试中取得好成绩。