课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-capstone
课程概述
在Coursera推出的《机器学习顶点(Machine Learning Capstone)》课程中,学习者将沉浸于构建推荐系统的实践中,利用Python的多种机器学习库(如Pandas,scikit-learn,Tensorflow/Keras)。该课程不仅极具挑战性,而且融合了大量真实的数据分析,帮助学生将理论与实践相结合。
课程大纲
课程分为五个模块,涵盖了推荐系统的基本概念、数据分析、无监督学习和有监督学习等内容:
- 第一模块:顶点概述 – 介绍推荐系统,并为期末项目做准备。
- 第二模块:探索性数据分析与特征工程 – 利用大数据进行探索,创建“词袋”特征,并基于余弦相似度进行课程相似性计算。
- 第三模块:基于无监督学习的推荐系统 – 利用KNN、聚类等方法创建课程推荐系统。
- 第四模块:基于有监督学习的推荐系统 – 运用神经网络预测课程评分,深入挖掘用户与课程的潜在特征。
- 第五模块:分享与展示你的推荐系统 – 使用Streamlit构建应用,展示你的成果。
我的看法
这个课程设计非常合理,不仅涵盖了机器学习的理论知识,还通过实际操作让学生掌握推荐系统的构建。每个模块都有明确的目标,让我在学习中可以有的放矢。特别是利用神经网络进行课程评分预测的部分,让我对深度学习有了更深的理解。
推荐理由
如果你对机器学习感兴趣,特别是想要掌握构建推荐系统的技能,那么《机器学习顶点》课程将是一个绝佳的选择。它的实践导向和多样化的学习内容,能够帮助你在这一领域迅速提升。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-capstone