课程主页: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification
在现代科技和数据科学的快速发展背景下，机器学习已经成为了一种重要的工具，帮助我们处理和分析大量数据。而在机器学习的众多模型中，分类模型则是最为常见和重要的类型之一。今天，我要向大家推荐一门优秀的Coursera课程——《监督机器学习：分类》。这门课程将全面介绍分类这一监督机器学习的主要建模家族之一。
课程内容涵盖了模型训练、分类结果的评估、处理不平衡数据集等多个重要主题。课程从逻辑回归开始，深入探讨K邻近方法、支持向量机、决策树，直至集成模型，帮助学员全方位了解和应用这些分类技术。
这门课程不仅注重理论学习，还设置了实践环节，让学员有机会通过实际操作掌握最佳实践，包括训练和测试数据集的划分、处理不平衡类别等。通过参加这门课程，你将能够：
- 区分不同的分类算法，选择合适的方法来解决实际问题。
- 使用常见的错误度量标准来比较不同的分类模型并进行模型选择。
- 应对不平衡数据集，提高模型的鲁棒性。
无论你是数据科学的初学者，还是希望进一步提升机器学习技能的专家，这门课程都将为你提供宝贵的知识和实践经验。快来加入我们，成为分类问题的专家吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification