微软机器学习课程(Machine Learning for Beginners, Curriculum)来了,一天之内狂揽 2000 + 星。

课程地址:https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

该课程面向机器学习初学者,总共 12 周、24 节课,完全免费,已经过 MIT 授权。由 Azure 云倡导者等人员制作而成。

这门课程都是关于「经典机器学习」的,使用 Scikit-learn 库来处理 ML 基本概念。不过本次 ML 课程中不讨论深度学习或神经网络相关内容。

Scikit-learn 库:https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

这门课程涉及到的算法都有具体的示例,包括回归(北美南瓜市场定价示例)、分类(泛亚洲菜系示例)、聚类(尼日利亚音乐品味示例)、NLP(欧洲酒店评论示例)、时间序列(世界用电量示例),强化学习(俄罗斯关于彼得和狼的故事)。

这是一门自学课程,但它在以小组为单位的学习中效果很好,因此你可以考虑寻找学习伙伴并一起学习。通过课前测验热身,和小伙伴一起或单独完成课程和作业。通过课后测验测试自己掌握的知识。学习这门课之前,最好掌握 Python。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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