课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science
近年来，机器学习在科学领域的应用逐渐引起了广泛关注。为了帮助大家更好地理解和实践这一前沿技术，Coursera推出了一门名为《科学中的机器学习模型》的课程。这门课程不仅涵盖了机器学习的基础知识，还深入探讨了如何将这些技术应用于科学问题。
课程概述：
这门课程专为对科学问题中的机器学习技术感兴趣的学习者设计。课程内容涵盖了机器学习的完整流程，从数据的读取、清理、转化到运行基本和高级的机器学习算法。我们将学习数据预处理技术（如PCA和LDA），深入了解基础的AI算法（SVM和K均值聚类）。同时，课程还注重数学和编程技能的提升。
课程大纲：
- 第一模块：AI之前：准备和预处理数据
在这一模块中，我们将学习在使用AI算法之前需要进行的一系列步骤，重点介绍最常用的数据预处理技术，包括填补缺失值和去除异常值。我们还将深入学习PCA和LDA等数据变换技术，并在Python中实现这些算法，以准备好接下来的学习。 - 第二模块：基础AI算法：K均值和SVM
这模块将探讨两种最基础的机器学习算法：K均值和支持向量机。我们将比较监督学习和无监督学习的特点，了解K-最近邻分类与K均值聚类之间的异同，并深入解析K均值和SVM的基本理论及Python实现。 - 第三模块：高级AI：神经网络和决策树
在这一模块中，我们将探讨一些高级AI技术，重点介绍基于树的算法以及深度学习的基础中的神经网络。课程会带领大家在Tensorflow playground中熟悉神经网络的不同机制，并在实际项目中编写自己的神经网络，以对未见数据进行预测。 - 课程项目：
课程的最后将进行一个项目，旨在通过健康数据预测糖尿病。大家将比较不同回归模型的表现，通过实施各自的模型并检查测试集上的误差来探讨结果。
通过这门课程的学习，不仅可以掌握机器学习的理论基础，还能够通过实际的项目锻炼编程与算法实现的能力，非常适合希望在科学研究中应用机器学习的学习者。
推荐理由：
如果你对机器学习感兴趣，并期望将这些技术应用到科学领域的具体问题中，那么这门课将是你不容错过的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science