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