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先做课前测验。 - 阅读课程并完成活动，在每个知识点暂停思考。 - 尽量通过理解课程内容自行完成项目，而不是直接运行解决方案代码；不过每个项目课程的 `/solution` 文件夹中有对应代码。 - 做课后测验。 - 完成挑战。 - 完成作业。 - 每组课程完成后，请访问 [讨论区](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，通过填写对应的 PAT 评价表“边学边分享”。PAT 是“进度评估工具”，填写后有助于深化学习。您也可以对其他人的 PAT 进行反馈，共同进步。 > 如需进一步学习，推荐以下 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模块和学习路径。 **教师**，我们提供了 [使用建议](for-teachers.md)，欢迎参考。 --- ## 视频示范 部分课程提供短视频示范。您可以在课程内找到这些视频，或访问 [微软开发者频道的 ML for Beginners 播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)，点击下图观看。 [](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## 团队介绍 [](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **动图作者：** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 点击上图，观看介绍项目和团队成员的视频！ --- ## 教学理念 本课程基于两个教学原则：确保动手的**项目导向**，并配备**频繁测验**。此外，课程有统一的**主题**以增强连贯性。 内容与项目紧密结合，使学习过程更具吸引力，帮助提升概念记忆。课前低风险测验帮助学生预设学习目标，课后测验巩固知识。课程设计灵活且有趣，可全程或部分学习。项目从简到难，逐渐复杂，持续12周。课程还包括机器学习的实际应用附录，可作为额外加分或讨论基础。 > 请查阅我们的[行为守则](CODE_OF_CONDUCT.md)、[贡献指南](CONTRIBUTING.md)、[翻译指南](TRANSLATIONS.md)和[故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)。欢迎您的建设性反馈！ ## 每节课包含 - 可选手绘笔记 - 可选补充视频 - 视频示范（部分课程） - [课前热身测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 书面课程内容 - 项目课程中的分步项目构建指导 - 知识点检测 - 挑战题 - 补充阅读资料 - 作业 - [课后测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **关于语言注释**：课程主要用 Python 编写，同时许多课程也提供 R 语言版本。完成 R 课程，请前往 `/solution` 文件夹查找带有 `.rmd` 扩展名的文件，代表**R Markdown**文件。这是一种嵌入 `代码块`（R或其他语言）和 `YAML 头部`（指示输出格式如 PDF）的 `Markdown 文档`。因此，R Markdown 是数据科学理想的创作框架，可将代码、输出及注释结合起来，方便在 Markdown 中撰写。R Markdown 文档可导出为 PDF、HTML 或 Word 等格式。 > **关于测验的说明**：所有测验包含在[测验应用文件夹](../../quiz-app)中，共有52个测验，每个测验包含三个问题。它们在课程中有链接，但测验应用可以本地运行；请按照`quiz-app`文件夹中的说明在本地托管或部署到Azure。 | 课程编号 | 主题 | 课程分组 | 学习目标 | 关联课程 | 作者 | | :------: | :----------------------------------------------------------: | :------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | | 01 | 机器学习简介 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 学习机器学习背后的基本概念 | [课程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 机器学习的历史 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 了解该领域的历史 | [课程](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | | 03 | 公平性与机器学习 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 学生构建和应用机器学习模型时应考虑的重要公平性哲学问题是什么？ | [课程](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 机器学习技术 | [介绍](1-Introduction/README.md) | 机器学习研究人员用来构建机器学习模型的技术有哪些？ | [课程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | | 05 | 回归简介 | [回归](2-Regression/README.md) | 开始使用Python和Scikit-learn进行回归模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | 北美南瓜价格 🎃 | [回归](2-Regression/README.md) | 可视化和清理数据，为机器学习做准备 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | 北美南瓜价格 🎃 | [回归](2-Regression/README.md) | 构建线性和多项式回归模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | 北美南瓜价格 🎃 | [回归](2-Regression/README.md) | 构建逻辑回归模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | 一个网络应用 🔌 | [网络应用](3-Web-App/README.md) | 构建一个用于使用已训练模型的网络应用 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分类简介 | [分类](4-Classification/README.md) | 清理、预处理和可视化数据；分类简介 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味的亚洲和印度菜肴 🍜 | [分类](4-Classification/README.md) | 分类器简介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | | 12 | 美味的亚洲和印度菜肴 🍜 | [分类](4-Classification/README.md) | 更多分类器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | | 13 | 美味的亚洲和印度菜肴 🍜 | [分类](4-Classification/README.md) | 使用你的模型构建推荐网络应用 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | 聚类简介 | [聚类](5-Clustering/README.md) | 清理、预处理和可视化数据；聚类简介 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | 探索尼日利亚音乐品味 🎧 | [聚类](5-Clustering/README.md) | 探索K均值聚类方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | 自然语言处理简介 ☕️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 通过构建简单机器人学习自然语言处理基础 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | 常见的NLP任务 ☕️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 通过了解处理语言结构时常见任务深化NLP知识 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻译与情感分析 ♥️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 使用简·奥斯汀进行翻译和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | 欧洲浪漫酒店 ♥️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 使用酒店评论进行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | 欧洲浪漫酒店 ♥️ | [自然语言处理](6-NLP/README.md) | 使用酒店评论进行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 时间序列预测简介 | [时间序列](7-TimeSeries/README.md) | 时间序列预测简介 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ 世界电力使用 ⚡️ - 使用ARIMA进行时间序列预测 | [时间序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用ARIMA进行时间序列预测 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ 世界电力使用 ⚡️ - 使用SVR进行时间序列预测 | [时间序列](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量回归进行时间序列预测 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 强化学习简介 | [强化学习](8-Reinforcement/README.md) | 使用Q学习进行强化学习简介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | 帮助Peter避免狼袭击！🐺 | [强化学习](8-Reinforcement/README.md) | 强化学习Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | 后记 | 真实世界中的机器学习场景和应用 | [现实中的机器学习](9-Real-World/README.md) | 机器学习经典应用的有趣且启发性的真实案例 | [课程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 团队 | | 后记 | 使用RAI仪表板进行机器学习模型调试 | [现实中的机器学习](9-Real-World/README.md) | 使用负责AI仪表板组件进行机器学习模型调试 | [课程](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [在我们的Microsoft Learn 课程集合中查找本课程的所有额外资源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## 离线访问 您可以使用[Docsify](https://docsify.js.org/#/)离线运行此文档。Fork此仓库，在本地计算机上[安装Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然后在本仓库的根文件夹中输入 `docsify serve`。网站将在本地主机的3000端口提供服务：`localhost:3000`。 ## PDF文件 在[这里](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)查看带链接的课程大纲PDF。 ## 🎒 其他课程 我们的团队还制作了其他课程！敬请查看： ### LangChain [](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 生成式 AI 系列 [](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 核心学习 [](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot 系列 [](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## 获取帮助 如果您在构建 AI 应用程序时遇到困难或有任何疑问，请加入学习者和经验丰富的开发者的讨论社区 MCP。这里是一个支持性的社区，欢迎提出问题，并自由分享知识。 [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 如果在构建过程中有产品反馈或遇到错误，请访问： [](https://aka.ms/foundry/forum) --- **免责声明**： 本文档使用 AI 翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。虽然我们力求准确，但请注意自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始文档的母语版本应被视为权威来源。对于重要信息，建议使用专业人工翻译。对于因使用此翻译所引起的任何误解或误释，我们概不负责。