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光能和热能新闻 镇日狂揽2000+星,微柔面向初学者ML课程来了,十足免费

发布日期:2021-07-16 02:14    点击次数:85

微柔机器学习课程(Machine Learning for Beginners, Curriculum)来了,镇日之内狂揽 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,统统 12 周、24 节课,十足免费,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」的光能和热能新闻,操纵 Scikit-learn 库来处理 ML 基本概念。不过本次 ML 课程中不商议深度学习或神经网络有关内容。

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

这门课程涉及到的算法都有详细的示例,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(尼日利亚音笑品味示例)、NLP(欧洲酒店评论示例)、时间序列(世界用电量示例),深化学习(俄罗斯关于彼得和狼的故事)。

这是一门自学课程,但它在以幼组为单位的学习中成果很益,所以你能够考虑追求学习友人并一首学习。议定课前测验炎身,和幼友人一首或单独完善课程和作业。议定课后测验测试本身掌握的知识。学习这门课之前,最益掌握 Python。

有网友外示:真了不首。

还有网友赞许该课程是专门益的原料。

学完本次课程,你将学到什么?

这些课程是分组进走的,云云有利于学习者深入钻研经典 ML 的各个主要方面。

该课程最先介绍了 ML 概念,然后到它的发展历史,机器学习中关于「fairness」概念,并商议了 ML 走业的工具和技术。

之后的课程介绍了回归、分类、聚类、自然说话处理、时间序列展望、深化学习,其中两个「applied,行使」课程演示了如何在网络中操纵模型以用于推理的行使程序。末了以「postscript」课程终结,列出了机器学习在「实活着界」的行使,展现了这些技术是如何在自然环境下操纵的。

每节课程包括:课前炎身测验、编程课程、以项现在为基础的课程请示如何构建项现在、检查所学知识、课程提战、增添涉猎、分配义务、课后测验等。

课程现在录:

为了方便初学者学习 ML,该课程构建的内容能够离线操纵,并且能够在 Visual Studio Code 中操纵. ipynb notebooks 来完善演习。

此外,课程足够了许众艺术,配图稀奇:

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