ML for Beginners

微软推出的免费开源的机器学习课程，GitHub标星4万+

网站的简介：

Machine Learning for Beginners – 微软推出的初学者机器学习课程

由微软云倡导者精心设计的 “Machine Learning for Beginners” 是一个为期12周、包含26课的课程体系，旨在向初学者介绍机器学习的基础知识。与专注于深度学习的 “AI for Beginners” 课程相辅相成，本课程主要使用 Scikit-learn 库，避免深入深度学习的内容。

课程特色：

• 全球文化探索：通过世界各地的文化应用经典机器学习技术，使学习过程更加生动有趣。
• 项目导向学习：通过构建项目来学习，这种实践方法已被证明可以加深技能的掌握。
• 全面课程内容：每课包括前后测验、书面指导、解决方案、作业及更多，确保学生可以边学边建。
• 多语言支持：课程主要使用 Python 编写，但许多内容也提供 R 语言版本，以满足不同用户的需求。

课程结构：

• 引言：介绍机器学习的基本概念。
• 历史：探讨机器学习领域的历史背景。
• 公平性：讨论构建和应用机器学习模型时的公平性哲学问题。
• 技术：介绍机器学习研究者构建模型所使用的技术。
• 回归分析：从线性回归到逻辑回归的入门和应用。
• 分类：数据清洗、准备和可视化，以及分类器的介绍。
• 聚类：数据探索和 K-Means 聚类方法。
• 自然语言处理：构建简单机器人，了解 NLP 的基础知识。
• 时间序列预测：介绍时间序列预测和 ARIMA 模型。
• 强化学习：通过 Q-Learning 入门强化学习。

课程资源：

• 提供视频讲解和微软开发人员 YouTube 频道上的课程播放列表。
• 课程资料支持离线访问，可通过 Docsify 在本地运行。
• 提供课程 PDF 版本，方便打印和阅读。

贡献与反馈：

• 欢迎贡献翻译，并遵循项目提供的翻译指南。
• 课程遵循开放贡献原则，接受建设性反馈。

“Machine Learning for Beginners” 是微软为全球学习者提供的一个灵活、有趣且免费的自学资源，无论是学生、教育工作者还是自学者，都可以根据自己的节奏完成学习。