课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics
课程概述
今天我想推荐一门非常有趣的在线课程——《体育分析中的机器学习入门》。这门课程通过使用流行的Python库scikit-learn（sklearn），结合真实的运动数据，帮助学生理解机器学习算法，并学习如何预测运动结果。无论你是机器学习的新手，还是在体育分析领域有所经验的学者，这门课程都能为你提供丰富的知识。
课程大纲
该课程分为以下几个模块：
机器学习概念
第一周介绍机器学习的基本概念，探讨它在体育分析领域的四大主要应用领域。课程还讨论了机器学习流程和在体育分析中可能遇到的一些常见问题。
支持向量机
第二周学生将学习支持向量机（SVM）的工作原理，利用棒球和可穿戴设备的数据进行实践。结束时，学生不仅能够构建SVM模型，还能将其应用到自己的问题中。
决策树
第三周专注于可解释的机器学习方法，特别是决策树。学生将学习决策树的工作原理，并看到其与回归方法结合的特殊应用。这一周的学习将帮助学生更好地理解如何使用Python sklearn工具包进行各种监督学习任务。
集成方法与拓展
在最后一周，学生将学习如何将多种模型通过集成方法结合起来，其中随机森林是常用的方法之一。此外，课程中还介绍了sklearn中的堆叠和袋装等其他通用方法。经过这一周的学习，学生将全面了解如何将SVM、决策树和逻辑回归等方法结合，以提高问题解决的性能。
课程推荐理由
这门课程不仅内容丰富，而且通过真实案例使理论与实践相结合，非常适合希望在体育领域应用机器学习的学生或专业人士。借助scikit-learn库，学生能够有效地掌握关键技能，并具备独立进行体育数据分析的能力。如果你对数据科学、体育或机器学习感兴趣，那么这门课程绝对值得一试！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics