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结论：对于机器学习与数据挖掘专业的研究生而言，是否需要购买服务器取决于具体的研究需求、预算限制以及学校或实验室提供的资源。在大多数情况下，利用学校或实验室的服务器资源是更为经济和高效的选择，但在某些特定场景下，购买个人服务器也是值得考虑的。
首先，我们需要明确机器学习与数据挖掘研究中对计算资源的需求。这类研究通常涉及大量的数据处理、模型训练和验证，尤其是在深度学习领域，模型训练往往需要强大的GPU支持。如果研究项目规模较大，数据集复杂，或者模型训练时间较长，那么高性能的服务器将成为必不可少的工具。
对于大多数研究生来说，学校和实验室通常已经配备了高性能的服务器集群，并且提供了相应的计算资源。这些资源通常可以满足日常的研究需求，而且使用成本相对较低，甚至免费。此外，学校或实验室的服务器管理团队会负责硬件维护、软件更新以及安全防护，研究生可以专注于研究本身，而不必担心技术细节。因此，充分利用这些现有资源是最为经济和高效的选择。
然而，在某些情况下，购买个人服务器可能是必要的。例如，如果学校或实验室的服务器资源紧张，无法满足你的研究需求，或者你需要进行一些特殊的实验，而实验室的服务器环境不支持，那么购买个人服务器就成为了一个可行的方案。此外，如果你有长期的科研计划，或者希望在未来继续从事相关领域的研究，拥有自己的服务器可以提供更大的灵活性和自主性。
在决定是否购买服务器时，还需要考虑预算问题。高性能服务器的价格通常较高，尤其是配备多个GPU的服务器。此外，服务器的维护和升级也需要一定的成本。因此，研究生需要根据自己的经济状况和研究需求，权衡利弊，做出明智的决策。
最后，值得一提的是，云计算服务也是一个值得考虑的替代方案。各大云服务提供商（如AWS、Google Cloud、Azure等）提供了灵活的计算资源租赁服务，用户可以根据需要随时调整资源配置，避免了高昂的硬件投资和维护成本。对于预算有限的研究生来说，云计算服务可能是一个更为经济的选择。
综上所述，机器学习与数据挖掘专业的研究生是否需要购买服务器，应根据具体的研究需求、预算限制以及学校或实验室提供的资源来综合考虑。在大多数情况下，利用现有资源是更为经济和高效的选择，但在某些特定场景下，购买个人服务器或使用云计算服务也是值得考虑的。