课程主页: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico
近年来，机器学习在各个行业的应用日益广泛，因此，学习相关知识成为了提升自身技能的绝佳途径。今天我要推荐的是Coursera上的一门课程——《Modelos predictivos con aprendizaje automático》。这门课程旨在通过理论与实践相结合的方式，帮助学员掌握构建预测模型的基本技能。
课程概述
该课程共分为四个模块，每个模块为期一周，涵盖了机器学习的基本原理、回归任务、模型复杂性与泛化能力以及分类任务。课程内容深入浅出，适合不同背景的学员。
第一模块：基础知识
在这一模块中，学员将通过真实案例了解机器学习的定义及其适用场景，并学习到监督学习和非监督学习的基本知识。完成此模块后，你会对机器学习项目的特点和应用领域有一个清晰的认识。
第二模块：回归任务
这个模块专注于回归分析，学员将学习如何使用线性回归算法解决数字预测问题。通过使用scikit-learn库，理解如何评估模型性能及预测质量将大大增强你的实践能力。
第三模块：模型复杂性
在这一部分，课程将深入讨论如何提高模型性能，包括线性回归在非线性问题中的应用和模型复杂度的控制。你将掌握正则化的概念，并了解如何利用超参数调整来优化模型的表现。
第四模块：分类任务
最后，课程将介绍分类任务，学习决策树算法的实际应用及其模型评估方法。课堂中不仅会讨论复杂性和超参数调整，还会探索与数据相关的伦理问题。
总的来说，这门课程无论是从理论基础还是实践应用来看，都是极为出色的。我强烈推荐给所有希望学习机器学习的朋友们，无论你是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中获益。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico