课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-applications
在当今数据驱动的世界中，机器学习正日益成为一项重要的技能。本课程《机器学习：概念与应用》通过全面介绍机器学习的理论和实践，帮助学员掌握这一领域的基本知识和实际应用。
课程采用Python及其行业标准库和工具（如Pandas、Scikit-learn和TensorFlow）来教授数据的摄取、探索与准备方法，以及如何使用多种技术来训练和评估模型。
第一模块介绍了机器学习的流程，学员将学习如何使用Pandas进行数据处理。在随后的模块中，学员将深入学习线性回归和最大似然估计等基本建模方法，并掌握特征选择和模型评估技巧。
之后，课程会引导学员了解正则化的概念、逻辑回归、支持向量机（SVM）及朴素贝叶斯分类器等多种分类技术，帮助学员构建不同类型的分类模型。
新手在学习过程中会遇到常见的过拟合问题，课程特别强调了如何利用集成方法如随机森林等解决这些问题。
课程也涵盖了无监督学习部分，包括K-均值聚类和主成分分析（PCA）。学员将通过这些技术深入了解如何从未定义的目标变量中发现数据模式。
最后，课程逐步引入深度学习的概念，讲解前馈神经网络和卷积神经网络，学员将会学习到如何应用Keras框架设计和评估深度学习模型。
总结来说，这门课程为希望进入机器学习领域的初学者提供了扎实的基础，是数据科学和相关领域从业者的绝佳选择。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-applications