课程主页: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico
在当前的信息时代，数据驱动的决策愈发重要，而理解如何利用机器学习构建预测模型便成为了许多专业人士的必修课。Coursera上推出的《机器学习中的预测模型》课程，正是为希望深入了解数据预测、提升决策能力的人们量身定制的。这门课程不仅提供了理论知识，还融入了大量实践，让学员能够灵活运用所学。
课程分为四个模块，每个模块为期一周，内容涵盖了机器学习的基本概念、回归分析、模型复杂性与泛化能力以及分类任务。
第一个模块“机器学习的基础”介绍了机器学习的基本概念及其实用案例，探讨了监督学习和非监督学习的区别，以及在这些情境中可应用的各种工具，包括Python编程语言。
第二个模块“回归任务”则深入研究数值预测，使用线性回归算法，带领学员掌握如何评估模型性能并应用于实际案例。
第三个模块“模型复杂性和泛化能力”介绍了如何通过正则化方法来提高模型的性能，解释了模型复杂性对结果的影响，并教会学员如何使用scikit-learn库进行模型调整。
最后，在“分类任务”模块中，学员将学习分类算法的基本原理和应用，尤其是决策树的构建及评估等内容，结合伦理讨论，确保学员在实际应用中能够做到负责任的数据使用。
总之，这门课程为学员提供了全面的机器学习知识和实用技能，是希望在数据科学和机器学习领域深入发展的人员的绝佳选择。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico