ACM演算法與數據挖掘，機器學習的演算法有沒有關係，有沒有幫助？

01-04

題主大二，以後想要做數據挖掘和機器學習的演算法工程師，現在在搞ACM，但不為比賽，只是想通過ACM來幫助自己以後學習數據挖掘的演算法，這樣做有沒有幫助，意義?

意義不大。想搞機器學習就直接去學機器學習，看書看論文。

機器學習主要是概率論，線性代數，統計學，凸優化理論和方法，偶爾會涉及到一點點動態規劃和樹。

而acm的比賽內容覆蓋圖論，數據結構，組合數學，數論，計算幾何，動態規劃，離散數學，字元串演算法。主要是考察比較傳統的確定性演算法為主。

感性地估量的話，花在acm上的努力的5-8%會對機器學習有幫助。

其實做好ACM對未來發展是有幫助的，無論做什麼行業。。如果未來想做數據挖掘相關行業，提前看看相關的書～我覺得題主所說的兩者並不衝突。

先po一張ACM一床證書。。。。

另外可以看我的專業。。。跟CS毛關係沒有，另外SVM懂一點兒做過點兒工程上的東西，另外翻譯過MOOC里機器學習的一部分的字幕。。。

ACM水平不上不下，進不去世界決賽的那種。。。也沒找互聯網類的專業，做的是偏晶元，CPU，量子物理什麼的。。。之類的東西。

在樓上 @魯靈犀手下被「坑」過幾天。。。

私以為，ACM其實鍛煉的是快速代碼實現能力，邏輯分析能力，常用演算法理解能力，數據結構和數學能力，大概就是個大學版的奧數，所以，不論幹嘛，都有用，前提是工科。

另外，現在的CS上學的時候，不搞ACM，難道搞妹紙么。。。

如果是剛入門可以先看看cousera上jiaweihan的cluster，然後再來思考這個問題。

有幫助，但沒有非常必然的聯繫，如果你抱著我要學好機器學習，所以我要刷acm 的態度，我建議你不要這麼做，acm更多的是訓練你的邏輯思考能力，是一種軟實力的訓練方法，這種題目做多了，當然對做機器學習是有幫助的，但不是直接的關係，有些類似於你數學學好了，對學物理是有幫助的一樣。要學好機器學習，我建議可以針對性的從優化問題，統計學等學起，好好把基礎打好，會更有幫助一些，當然acm也做得好，會有錦上添花的效果。

有幫助的。

估計時間複雜度，優化運算元。

acm里考到的演算法經常會作為一個運算元出現，還很可能在核心循環里。沒學過acm可能寫個n^2,n^3之類的，學過可能就能優化到nlgn。最後程序運行時間差個幾十倍，上百倍很正常。

你要有時間就學，沒時間不學也罷。大公司里你設計好演算法後，如果有價值，會有acm狗幫你重寫的。你自己就是acm狗的話，會方便很多倒是真的。

我剛好做過acm，最近也正在看機器學習，說一下我的感受。

看了其他人的回答，感覺不是很符合我的感受。其實看起來是沒有幫助，但是做acm的提升不僅僅是圖論，幾何等等這些具體的東西，還有個人的能力，比如邏輯思維，理解代碼的能力等，這些在學習很多東西都是用的到的。

我現在看書上的演算法，基本沒有不能理解的，所以可以把學習的重點放到理解演算法的核心思想上，如果連演算法理解都不是那麼順暢，多多少少會有可能轉移學習的重點，因為你需要花時間去理解。

不過，如果專門是為了學習這些知識，並不建議去學acm。。。因為花的時間反而有很多是用不上的