课程主页: https://www.coursera.org/learn/the-nuts-and-bolts-of-machine-learning
课程概述
《机器学习基础》是谷歌高级数据分析证书中的第六门课程。在这门课程中，你将学习到机器学习的基本概念及其在数据科学中的重要性。课程中将介绍机器学习如何通过算法和统计学帮助计算机系统发现数据中的模式，帮助数据专业人员分析大规模数据，解决复杂问题并做出准确预测。
课程大纲
不同类型的机器学习
你将首先探索机器学习的基础概念及其在数据科学中的作用。课程将回顾机器学习的四种主要类型：监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。
构建复杂模型的工作流程
学习数据专业人员如何使用结构化的机器学习工作流程。你将识别工作流程中的主要步骤，以及每个步骤在整体流程中的重要性。然后，你将学习如何将特定的机器学习模型应用于商业问题。
无监督学习技术
深入学习机器学习的主要类型之一：无监督学习。你将首先区分监督学习和无监督学习的不同及各自的优缺点，然后学习如何应用两种无监督机器学习模型：聚类和K均值。
树模型
接下来，你将关注监督学习。学习如何测试和验证诸如决策树、随机森林和梯度提升等监督机器学习模型的性能。
课程结束项目
通过将不同的机器学习模型应用于工作场景的数据集，来完成期末项目。
我的评价
这门课程不仅涵盖了机器学习的基本理论，还通过实际项目使学习内容更加生动。课程内容深入浅出，非常适合希望进一步提升自己数据分析能力的职场专业人士。此外，完成后获得的谷歌证书在行业内也非常有认可度。
推荐理由
如果你对机器学习和数据分析感兴趣，或者正在寻求职业发展的机会，这门课程是一个非常值得投资的选择。它将帮助你建立坚实的机器学习基础，并让你应用这些知识解决实际问题。
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