课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-applications
课程概述
《机器学习：概念与应用》是一门全面介绍机器学习理论与实践的课程。它将带领学生使用Python以及行业标准库和工具，包括Pandas、Scikit-learn和Tensorflow，进行数据的获取、探索和准备，进而训练和评估各种机器学习模型。
课程大纲
课程内容涵盖了机器学习的各个方面，从数据预处理、模型构建到模型评估，具体模块如下：
- 机器学习与机器学习管道：了解机器学习管道的初步工作，包括数据获取。
- 最小二乘法与最大似然估计：深入了解线性回归模型及其评估方法。
- 基函数与正则化：学习如何对非线性关系进行建模，包括偏差-方差权衡。
- 模型选择与逻辑回归：掌握模型评估和调优的技巧，学习逻辑回归的理论和实践。
- 更多分类器：支持向量机和朴素贝叶斯：了解这两种分类技术及其应用。
- 基于树的模型、集成方法与评估：学习如何创建决策树模型及其集成方法，比如随机森林。
- 聚类方法：首次接触无监督学习的技术，如K均值和层次聚类。
- 降维与时间序列模型：学习主成分分析和隐马尔可夫模型的应用。
- 深度学习：引入神经网络的基本概念及其实施与评估。
为什么选择这门课程
这门课程不仅内容系统且实用，适合各类学生，尤其是对数据科学、机器学习和人工智能领域有兴趣的学员。无论你是初学者还是有一定基础，课程中丰富的实战项目都能帮助你建立扎实的知识体系。
总结
我强烈推荐《机器学习：概念与应用》这门课程。它结合了理论学习与实际操作，让学习者能够在新的技术领域中脱颖而出。无论是为未来的工作，还是深入学术研究，这门课程都将为你提供宝贵的技能。
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