课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics
在当今数据驱动的时代，体育分析正在迅速成为一个热门领域。而《体育分析中的机器学习入门》这门课程恰好为希望掌握这一领域知识的学生提供了绝佳的机会。通过使用Python中的scikit-learn工具包，学生们将深入探索监督机器学习技术，并运用真实的体育数据来理解机器学习算法及其在预测运动结果方面的实际应用。
课程的第一周介绍了机器学习的基本概念，以及其在体育分析中应用的四个主要领域。与其他许多课程不同的是，该课程强调机器学习管道及其在体育分析中的常见问题，从而为学生提供了扎实的理论基础。
接下来的周次将重点讲解支持向量机（SVM），学生们将通过实战来应用这一模型，并分析来自棒球和可穿戴设备的数据。这不仅增加了学生的实践经验，还能让他们在自己的研究中运用所学的SVM知识。
第三周将关注决策树，学生们将在这周深入了解这一可解释的机器学习方法，并结合回归方法来使用决策树。同时，他们将学会如何利用Python的sklearn工具包完成各种监督学习任务。
在最后一周，课程将探讨多个模型的组合使用（集成学习），包括随机森林方法等。学生们将了解到如何将SVM、决策树和逻辑回归等方法协同工作，从而提升问题解决的效率与效果。
总的来说，这门课程不仅仅是理论知识的传授，更加重视学生动手实践的经验，通过实战与理论的结合，帮助学生更好地掌握体育分析中的机器学习技能。对于希望在体育分析领域有所建树的学生而言，这是一门非常值得参加的课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics