课程主页: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification
在当今数据驱动的世界里，机器学习已成为各个领域的重要工具。而在监督学习的众多方法中，分类法尤其受到了广泛的关注。Coursera平台上的《监督学习：分类》课程便是一个极好的入门选择，它向我们详细介绍了分类建模的基本概念及其应用。
### 课程概述
本课程涵盖了一种主要的监督学习模型家族——分类。我们将学习如何训练预测模型来分类类别结果，以及如何使用误差指标在不同模型之间进行比较。课程的实践部分重点介绍了分类的最佳实践，包括训练集和测试集的划分，以及处理不平衡数据集的技巧。
### 课程大纲
1. **逻辑回归**：这是最常见的分类算法之一，因其对金融行业和受监管行业的广泛适用而受到重视。课程将带领您了解如何将线性回归扩展到逻辑回归，并使用常见的误差指标比较多个分类器。
2. **K最近邻算法**：这种分类方法因其易于计算和解释而受到欢迎。您将学习到K最近邻的理论基础，并通过实践活动构建自己的K最近邻模型。
3. **支持向量机**：本模块将向您介绍支持向量机如何构建超平面，将数据映射到集中大多数某一类的数据区域，重点关注分类任务。
4. **决策树**：决策树因其直观性和可解释性而成为分类任务中的常见基线模型。课程将深入讨论决策树的理论及其构建实践。
5. **集成模型**：集成模型是一种流行的技术，能提高对异常值的抵抗力，并提升模型在未来数据上的泛化能力。
6. **建模不平衡类**：本模块介绍了一些分类模型如何更好地处理低发生率类或稀有事件，以及使用分层抽样重新平衡训练数据的方法。
### 结语
通过完成这个课程，您将能清楚地区分不同分类器的优缺点，并在实际应用中做出合适的选择。无论您是机器学习的新手，还是希望深化知识的专业人士，这门课程都能为您提供宝贵的实践经验和理论支持。
我强烈推荐这门课程给所有希望在机器学习领域获得更深入理解的人。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification