microsoft/ML-For-Beginners

项目概览

该课程提供涵盖 52 道测验的 26 节结构化项目制课程，适合需要成体系讲授经典机器学习概念的教育者参考。

项目类型

数据处理

应用场景

数据分析 · 学习教育

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 需要一套结构化、包含测验与作业的经典机器学习教学大纲和课时资料的教育者与培训讲师。
• 具备基础编程能力、希望通过动手构建项目来系统入门经典机器学习（而非深度学习）的初学者。

核心能力

• 提供 12 周、26 课时的课程，主要使用 Scikit-learn 讲授经典机器学习技术，且明确避开深度学习内容。深度学习被安排在另一门独立的 AI for Beginners 课程中。
• 在课程中集成了频繁的测验，共计 52 道题目，以帮助巩固学生知识留存。
• 课时提供构建项目的分步指南，使学生能够边学边做，通过实践完成项目来掌握机器学习技术。
• 许多课时提供了 R 语言版本，以 R Markdown (.rmd) 文件的形式存放在对应的解决方案文件夹中。
• 提供了 50 多种语言的课程自动化翻译版本。
• 支持使用 Docsify 在本地离线运行课程文档。

限制与风险

• 本课程刻意避开深度学习主题，这部分内容由另一套独立的 AI for Beginners 课程负责覆盖。
• 学习该课程要求使用者具备编程能力，不适合零编程基础的受众。

如何开始

• 获取课程内容的难度较低：首先克隆该仓库，接着安装 Docsify，然后运行 docsify serve 命令，最后在浏览器中打开 localhost:3000 即可开始查看课程文档。

核验依据

• GitHub 项目简介: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
• README: Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about **Machine Learning**. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called…
• README: This repository includes 50+ language translations which significantly increases the download size. To clone without translations, use sparse checkout:
• README: > **A note about languages**: These lessons are primarily written in Python, but many are also available in R. To complete an R lesson, go to the `/solution` folder and look for R…
• README: You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine,…

内容核验时间：