ML for Beginners

「ML for Beginners」是什么

ML for Beginners是微软云倡导者推出的为期12周、共26课的机器学习课程。主要聚焦经典机器学习，以Scikit-learn为主要库，避开深度学习内容。课程将经典技术应用于世界各地的数据，每节课包含课前课后测验、书面指导、解决方案、作业等。通过基于项目的教学方法，让学习者在实践中掌握机器学习知识。

功能解析

知识讲解：详细介绍机器学习的基本概念、历史、公平性等基础知识，帮助学习者全面了解机器学习领域。
实践项目引导：提供多种实践项目，如基于北美南瓜价格数据构建回归模型、基于亚洲和印度美食数据构建分类模型等，引导学习者在实践中运用所学知识。
多语言支持：课程主要以Python编写，但很多课程也提供R语言版本，满足不同学习者的编程需求。
学习评估：通过课前课后测验，帮助学习者检验学习成果，巩固所学知识。

产品特色

独特教学方法：采用基于项目的实践教学和频繁的测验相结合的教学方法，提高学习者的参与度和知识保留率。课程项目从简单到复杂，逐步提升学习者的能力。
丰富内容：涵盖机器学习多个方面的知识，包括回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测、强化学习等，内容全面。
多语言版本：提供Python和R语言两个版本的课程，方便不同编程背景的学习者使用。
配套资源丰富：每节课都包含多种学习资源，如可选的速记笔记、补充视频、视频讲解、知识检查、挑战、补充阅读等。

应用场景

学生学习场景：对于想要学习机器学习的学生来说，该课程提供了系统的学习路径。学生可以按照课程安排，逐步学习机器学习的基础知识和实践技能。例如，学生在学习回归模型时，可以通过北美南瓜价格的案例，学习数据可视化、清洗以及模型构建等技能，为后续深入学习机器学习打下坚实基础。
自学爱好者场景：机器学习爱好者可以利用这套免费教程进行自学。课程丰富的内容和实践项目，能满足他们对知识的探索需求。比如，爱好者在学习自然语言处理部分时，可以通过构建简单的聊天机器人，了解自然语言处理的基本原理和应用，提升自己的技能水平。