师姐，我理解的这些机器学习算法其实都是一种工具，光研究这个工具，单纯搞理论研究，做到算法优化这种水平是很难的（杭电这种级别基本没有几个人能做到），所以一般都把精力放在算法的应用上，算法的应用方面就很多了， 拿找工作来说，最容易找的是 【数据挖掘】，也是需求量最大的，挖掘大量数据中商业价值（我认为的所谓大数据技术，其实就是为了解决这些大数据的存储，传输等作用，其根本目的是应用在数据挖掘上，挖掘其商业价值，比如用户规律，市场规律），数据挖掘就是应用这些算法，加上工程上面的技巧，比如特征选择，特征工程，在很多个模型中选择复杂度最合适的那个（既要兼顾训练集，又要兼顾测试集），使用最合适的模型评估方法（比如，垃圾邮件分类中，宁愿放过几个垃圾邮件，也尽量不要讲正常邮件分到垃圾邮件里，这叫做模型的查准率和查全率），又比如最经典的推荐系统，广告投放。张老师做的脑机接口，实际上也是把各种信号提取出特征后，应用机器学习中的分类算法，来做应用，最重要的部分不是算法，而是我前面说的特征工程，和对信号本身的处理 。还有就是语音与图像方面（我了解不多），这方面用的最多的是深度学习，因为深度学习的特点就是能够自动学习特征，从低级特征到高级特征，配以现在强大的硬件能力，达到一个很好的效果，其本质也是机器学习算法应用的一种， 还有就是自然语言处理NLP，我知道的一个领域是情感分析，其他都不太了解。我感觉研究生阶段的必修课应该就是机器学习，这应该算是一个跨学科的领域，单纯的算法意义不大，应用在各种实际问题上才能实现它的价值。这是我这几个月来对这个领域的一些认识，还不太准确，以后可能会否认我现在的观点~~
师姐批判着看下我的想法，看看能不能给你点提示