课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning
课程概述
在当今快速发展的科技时代，机器学习是一个炙手可热的领域。Coursera上提供的《Applied Machine Learning in Python》课程正是为了帮助学习者掌握实用的机器学习技术而设计的。本课程重点关注技术和方法，而不是这些方法背后的统计学原理，非常适合希望快速上手机器学习的学生和专业人士。
课程大纲
课程的结构非常合理，分为四个模块，内容覆盖了机器学习的基础到进阶应用。
- 模块一：机器学习基础 – SciKit Learn简介
该模块通过基于K近邻算法的分类问题来介绍基本的机器学习概念，使用scikit-learn库进行实现。 - 模块二：监督学习 – 第一部分
这个模块深入探讨多种监督学习方法，包括分类和回归，重点讲解模型复杂度与泛化性能之间的关系，以及特征缩放的重要性。 - 模块三：评估
该模块涵盖评估和模型选择的方法，帮助理解和优化机器学习模型的性能。 - 模块四：监督学习 – 第二部分
此模块涵盖更高级的监督学习方法，包括集成树（随机森林、梯度提升树）和神经网络，并介绍如何识别和避免数据泄露的问题。
课程优点
1. 实践导向：与传统的理论学习不同，该课程侧重于实践，能够让你在短时间内掌握核心技能。
2. 广泛的应用方法：课程涵盖了多种机器学习技术，使得学习者的知识面更加广泛。
3. 详细的工具介绍：重点介绍了scikit-learn工具包，实用性极强。
总结
对于想要入门或提升机器学习技能的学习者，《Applied Machine Learning in Python》是一门极好的选择。它不仅内容丰富而且实用，帮助学习者建立科学的机器学习思维。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning