微软面向初学者ML课程在Github上火了

来源;程序员书库（ID：CodingBook）
链接：https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-developer-community-blog/machine-learning-for-beginners-curriculum/ba-p/2502024

今天要和大家推荐一份Microsoft Azure机器学习课程，划分为12周、24节课，通过这门课程你将了解到经典的机器学习知识，主要使用 Scikit-learn 作为库并避免深度学习。

微软已经将课程中的经典技术应用于各种数据中去，每节课都包括课前和课后测验，课程大纲说明，解决方案及课后作业等。

课程首先介绍了ML 概念，然后介绍其历史、机器学习中的公平性概念，并讨论该行业的工具和技术，然后再开始介绍回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测、强化学习，其中有两个“应用”课程展示了如何在网络应用程序中使用你的模型进行推理。

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）。

你如果想要学习本课程，可以将整个Repo添加到自己的Github账户，通过以下顺序完成课程：

从课前测验开始
观看教程并完成问题解答，在每次检验的时候暂停和反思
尝试通过理解课程而不是运行解决方案代码来创建项目；但是，该代码/solution位于每个面向项目的课程的文件夹中。
参加课后测试
完成任务挑战
完成课程后，记得访问讨论板块

微软表示，该课程他们秉持两大教学原则：首先确保它是基于实践的项目，并且包含大量的测试。此外，本课程有一个共同的目的，就是使其具有凝聚力。

具体每节课主要包括以下内容：

草图笔记
视频补充
课前热身测验
编程课程
以项目为基础的课程指导如何构建项目
知识检验
课程挑战
补充阅读
分配任务
课后测验

先来看看草图有多有趣：

具体课程列表内容见下图：

最后附上课程地址：https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

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