🌍 环游世界,探索世界文化🌍 中的机器学习
微软的 Azure 云倡导者很高兴提供为期 12 周、每节课、每节课的机器学习课程。在本课程中,你将学习有时称为经典机器学习的内容,主要使用Scikit-learn作为库,避免深度学习,这在我们即将推出的“初学者AI”课程中有所介绍。将这些课程与我们的“初学者数据科学”课程配对!
与我们一起环游世界,将这些经典技术应用于来自世界许多地区的数据。每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面说明、解决方案、作业等。我们基于项目的教学法允许你在构建的同时学习,这是一种行之有效的新技能“坚持”的方式。
学生,要使用此课程,请将整个存储库分叉到你自己的 GitHub 帐户,并自行或与小组一起完成练习:
/solution
为了进一步学习,我们建议遵循这些 Microsoft Learn 模块和学习路径。
老师们,我们已经提供了一些关于如何使用这门课程的建议。
Mohit Jaisal 的 GIF
🎥 单击上面的图像以获取有关该项目和创建它的人的视频!
在构建此课程时,我们选择了两个教学原则:确保它是基于实践项目的,并且包括频繁的测验。此外,该课程有一个共同的主题,以使其具有凝聚力。
通过确保内容与项目保持一致,该过程对学生更具吸引力,并且概念的保留将得到增强。此外,课前的低风险测验设定了学生学习主题的意图,而课后的第二次测验可确保进一步的保留。该课程设计灵活有趣,可以全部或部分进行。这些项目从小规模开始,到12周周期结束时变得越来越复杂。本课程还包括关于ML实际应用的后记,可以用作额外的学分或作为讨论的基础。
关于语言的说明:这些课程主要是用Python编写的,但许多课程也用R编写。若要完成 R 课程,请转到文件夹并查找 R 课程。它们包括一个.rmd扩展名,它代表一个R Markdown文件,可以简单地定义为嵌入(R或其他语言)和一个(指导如何格式化输出,如PDF)在.因此,它可以作为数据科学的示例创作框架,因为它允许你通过允许你在 Markdown 中编写代码、输出和想法来组合它们。此外,R Markdown 文档可以呈现为输出格式,如 PDF、HTML 或 Word。
/solutioncode chunksYAML headerMarkdown document
关于测验的说明:所有测验都包含在此应用程序中,总共有 52 个测验,每个测验三个问题。它们从课程内链接,但测验应用程序可以在本地运行;按照文件夹中的说明进行操作。
quiz-app
课数 | 主题 | 课程分组 | 学习目标 | 链接课程 | 作者 |
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01 | 机器学习简介 | 介绍 | 了解机器学习背后的基本概念 | 课 | 穆罕默德 |
02 | 机器学习的历史 | 介绍 | 了解此领域背后的历史 | 课 | 珍和艾米 |
03 | 公平和机器学习 | 介绍 | 学生在构建和应用 ML 模型时应考虑哪些关于公平的重要哲学问题? | 课 | 智美 |
04 | 机器学习技术 | 介绍 | ML 研究人员使用哪些技术来构建 ML 模型? | 课 | 克里斯和珍 |
05 | 回归简介 | 回归 | 开始使用Python和Scikit-learn进行回归模型 |
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06 | 北美南瓜价格 |
回归 | 可视化和清理数据,为 ML 做好准备 |
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07 | 北美南瓜价格 |
回归 | 构建线性和多项式回归模型 |
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08 | 北美南瓜价格 |
回归 | 构建逻辑回归模型 |
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09 | 一个网络应用 |
网页应用 | 构建 Web 应用以使用经过训练的模型 | 蟒 | 他 |
10 | 分类简介 | 分类 | 清理、准备和可视化数据;分类简介 |
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11 | 美味的亚洲和印度美食 |
分类 | 分类器简介 |
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12 | 美味的亚洲和印度美食 |
分类 | 更多分类器 |
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13 | 美味的亚洲和印度美食 |
分类 | 使用模型构建推荐器 Web 应用 | 蟒 | 他 |
14 | 聚类简介 | 聚类 | 清理、准备和可视化数据;聚类简介 |
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15 | 探索尼日利亚音乐品味 |
聚类 | 探索 K 均值聚类方法 |
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16 | 自然语言处理 |
自然语言处理 | 通过构建简单的机器人来了解有关 NLP 的基础知识 | 蟒 | 斯蒂芬 |
17 | 常见的 NLP 任务 |
自然语言处理 | 通过了解处理语言结构时所需的常见任务来加深你的 NLP 知识 | 蟒 | 斯蒂芬 |
18 | 翻译和情感分析 |
自然语言处理 | 简·奥斯汀的翻译和情感分析 | 蟒 | 斯蒂芬 |
19 | 欧洲 |
自然语言处理 | 情感分析与酒店评论 1 | 蟒 | 斯蒂芬 |
20 | 欧洲 |
自然语言处理 | 情绪分析与酒店评论 2 | 蟒 | 斯蒂芬 |
21 | 时间序列预测简介 | 时间序列 | 时间序列预测简介 | 蟒 | 弗朗西丝卡 |
22 | 时间序列 | 使用 ARIMA 进行时间序列预测 | 蟒 | 弗朗西丝卡 | |
23 | 时间序列 | 使用支持向量回归器进行时间序列预测 | 蟒 | 阿尼班 | |
24 | 强化学习简介 | 强化学习 | Q-Learning 强化学习简介 | 蟒 | 德米特里 |
25 | 帮助彼得避开狼! |
强化学习 | 强化学习健身房 | 蟒 | 德米特里 |
附言 | 真实世界的 ML 场景和应用程序 | 野外的ML | 经典 ML 的有趣且揭示性的实际应用 | 课 | 团队 |
你可以使用 Docsify 脱机运行本文档。分叉此存储库,在本地计算机上安装 Docsify,然后在此存储库的根文件夹中键入 。该网站将在本地主机上的端口 3000 上提供服务:。
docsify serve
localhost:3000
在此处查找带有链接的课程 pdf。
你想提供翻译吗?请阅读我们的翻译指南,并在此处添加模板化问题以管理工作量。
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