微软推出的免费开源的机器学习课程，GitHub标星7万+
## ML for Beginners是什么
ML for Beginners（Machine Learning for Beginners）是微软推出的面向初学者的12周机器学习课程。ML for Beginners包含26课，涵盖经典机器学习技术，主要使用Scikit-learn库。课程结合全球文化数据，采用项目驱动教学法，每课包括预习测验、书面指导、解决方案、作业等。课程内容从基础概念到回归、分类、聚类、自然语言处理等主题，逐步深入。ML for Beginners提供视频教程、项目指南和测验应用，帮助学习者在实践中掌握知识。
## ML for Beginners的主要功能
– 系统学习路径：提供12周、26课的完整学习计划，涵盖机器学习基础到高级主题，适合初学者逐步深入。
– 实践驱动：每课包含实际项目和代码示例，通过动手实践帮助学生巩固知识。
– 互动学习：包含预习测验、后测验和知识检查，用互动方式增强学习效果。
– 多媒体支持：提供视频教程、插图和示意图，辅助理解复杂概念，提升学习体验。
– 社区支持：设有讨论板和进度评估工具，促进学生交流和自我反思。
– 灵活学习：支持本地运行文档和代码，提供Python和R语言版本，满足不同学习需求。
– 扩展学习：链接Microsoft Learn模块，探讨现实世界应用，为学生提供更深入的学习资源。
## ML for Beginners的课程
– 机器学习简介：了解机器学习的基本概念、定义和应用场景。
– 机器学习的历史：学习机器学习的发展历程，了解其历史背景和重要里程碑。
– 机器学习中的公平性：探讨在构建和应用机器学习模型时需要考虑的公平性哲学问题。
– 机器学习技术：了解机器学习研究者用于构建模型的技术和方法。
– 回归分析入门：学习使用Python和Scikit-learn进行回归模型的基础知识。
– 北美南瓜价格：学习数据可视化和清理，为机器学习做准备。
– 北美南瓜价格：构建线性和多项式回归模型。
– 北美南瓜价格：构建逻辑回归模型。
– Web应用：学习如何构建一个Web应用来使用训练好的模型。
– 分类入门：学习数据清理、可视化以及分类的基础知识。
– 亚洲和印度美食：学习分类器的基础知识。
– 亚洲和印度美食：学习更多分类器的使用。
– 亚洲和印度美食：使用模型构建推荐系统Web应
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