课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
在如今的科技时代，机器学习已成为了许多行业的核心技术之一。本期博客将为大家推荐一门优秀的在线课程——《监督机器学习：回归与分类》。这门课是机器学习专业课程的第一部分，由DeepLearning.AI和斯坦福大学在线合作推出，适合初学者，有着清晰的教学目标和丰富的实践内容。
课程的第一周将带领我们进入机器学习的世界，介绍这个领域的基本概念和重要性。通过课程的学习，我们能够与数百万已经受益的学习者同行。
第二周的内容重点是多输入变量的回归。学习如何扩展线性回归以处理多个输入特征，这对于提高模型的训练和预测性能至关重要。在这周，我们会涉及到向量化、特征缩放、特征工程以及多项式回归等多种策略。最后，还将在编程中实际实现线性回归，确保理论知识与实践能力紧密结合。
课程的第三周将转向分类问题。我们将学习如何使用逻辑回归模型来预测类别，同时解决过拟合的问题。此周的重点在于正则化及其实际应用，帮助我们掌握如何通过代码实现逻辑回归及其优化手段。
总的来说，这门课程提供了坚实的基础，让学员不仅能够理解机器学习的理论知识，更重要的是能够将这些知识应用于实际问题。无论你是技术背景出身还是初学者，都能从中获得极大的收益。
如果你对机器学习感兴趣，或希望提升自己在数据科学领域的技能，强烈建议你报名参加这门课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning