课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
在Coursera上，深度学习与斯坦福大学联合推出的《监督式机器学习：回归与分类》是机器学习专业的第一门课程。这门课程非常适合初学者，旨在为你提供扎实的机器学习基础知识。
课程内容涵盖了使用Python构建机器学习模型的基础知识，包括流行的机器学习库，如NumPy和scikit-learn。你将学习构建和训练监督式机器学习模型，以进行预测和二元分类任务，具体包括线性回归和逻辑回归。
课程安排包括三个主要部分：第一周将介绍机器学习的基本概念，并为即将到来的学习打下基础。第二周将重点讨论多输入变量的回归，介绍如何扩展线性回归处理多个输入特征，以及提高模型训练和性能的方法，如向量化、特征缩放、特征工程和多项式回归。在这一周结束时，你将有机会动手实践实现线性回归。第三周则将转向分类，学习如何使用逻辑回归模型预测类别。为了避免过拟合问题，本周将介绍正则化方法，课程最后你将实践实现带正则化的逻辑回归。
总结来说，这门课程非常适合那些希望进入机器学习领域的学习者。通过生动的示例、丰富的实践和深入的理论知识，你将为后续更高级的机器学习课程奠定坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning