课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

课程概述

在Coursera上，有一门非常优秀的课程，名为《监督机器学习：回归与分类》。这门课程是机器学习专业系列的第一门课程，由DeepLearning.AI与斯坦福在线合作推出，非常适合初学者。

课程亮点

在这门课程中，您将学习如何使用Python和流行的机器学习库（如NumPy和scikit-learn）构建机器学习模型。课程内容覆盖了监督学习的基本概念，包括线性回归和逻辑回归的预测与二元分类任务。

课程大纲

• 第一周：机器学习简介

  开始学习机器学习专业课程，您将与来自世界各地的数百万学习者一同探索机器学习的激动人心的世界。

• 第二周：多输入变量的回归

  本周，您将扩展线性回归，处理多个输入特征。您还将学习生成模型训练和性能的一些方法，如向量化、特征缩放、特征工程和多项式回归。在周末，您将有机会用代码实现线性回归。

• 第三周：分类

  本周，您将学习监督学习的另一种类型——分类，并了解如何使用逻辑回归模型预测类别。您将学习过拟合的问题以及如何通过正则化方法来处理这个问题。在这一周的最后，您将有机会实践实现带正则化的逻辑回归。

为何推荐这门课程

这门课程不仅内容丰富，而且实践性强。它通过逐步引导的方式，帮助学习者逐渐掌握机器学习的核心概念。此外，由于结合了理论与实践，学生将在实际编程中获得理解，这对于刚接触机器学习的初学者来说尤其重要。

如果你有兴趣深入了解机器学习领域，或想为自己的职业发展打下基础，我强烈推荐您参加《监督机器学习：回归与分类》这门课程。通过它，您将为后续更高级的机器学习课程做好准备。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning