卡内基梅隆大学机器学习系成立于 2006 年春天，是世界上第一个机器学习学术系。它从成立于 1997 年的称为自动学习和发现中心 （CALD） 的早期组织演变而来。
机器学习博士和硕士课程是世界上首批提供机器学习专业培训的学位课程之一。 申请要求 欢迎来自不同背景的申请者，不需要计算机科学本科学位。 新生必须具有深厚的计算机科学背景，包括对复杂性理论的扎实理解和良好的编程技能，以及良好的数学背景。具体来说，第一年的课程假设至少一年的大学水平的概率和统计，以及矩阵代数和多元微积分。 一般来说，申请人需要具备一些合理的编程技能，熟悉 Matlab/R/scipy-numpy 特别有帮助，Java 和 Python 比 C 更有用，还有扎实的数学背景，特别是在概率/统计、线性代数以及矩阵和张量微积分方面。 2023 年秋季被录取申请者的平均分数如下： -本科总 GPA：3.9 / 4.0 或 9.7 / 10.0。 -GRE 定量：169 （第 94 个百分位） -托福：113 *2024年申请需要 GRE 普通考试。不要求参加 GRE 科目考试。 卡内基梅隆大学的机器学习博士课程旨在通过跨学科课程、实践应用和前沿研究相结合，培养学生成为明天的领导者。 申请要求 GRE 分数是可选的。 托福 iBT 总分通常至少为 100。相当于雅思7分。机器学习硕士
-GRE Verbal：162 （86th percentile）
-GRE 分析写作：4.3 （第 65 个百分位）机器学习博士
*该委员会使用 GRE 分数来衡量定量技能，在较小程度上也考虑语言技能。
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