CS ML Ph.D方向定位

加拿大研究型硕士，研究方向是偏统计理论的机器学习，主要是Bayesian inference、MCMC、non-parametric method，但是应用方向是CV。。。。。。。。毕业的时候应该会有两篇B区一作论文，一篇接受但是没有发表。

佛系：不坚持方向、不坚持专业、不坚持地域。

感觉CV实在是太火了，竞争太激烈，个人不坚持走CV，读偏统计的方向也可以；在考虑是不是还要申请CS的PhD，因为现在申请CS的ML方向的太多了，ECE/STAT/OR都可以接受，有学上就行。对地域不在乎，欧洲日本新加坡之类的都可以，求推荐我这个水平能上的了的学校。

我个人打算毕业就回国，所以希望申请国内比较知名的学校。现在目标是加拿大的waterloo/MILA，美国TOP30/TOP50，不知道应该怎么定位？