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ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > 這樣可讓你更快下載，且取得完成課程所需的所有內容。 #### 加入我們的社群 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 我們正在舉辦 Discord 上的 AI 學習系列，了解更多並於 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入我們的 [Learn with AI 系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)。你將會獲得使用 GitHub Copilot 於資料科學的技巧與秘訣。 ![Learn with AI series](../../translated_images/zh-MO/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # 初學者機器學習課程 > 🌍 隨著我們以世界文化探索機器學習，一同環遊世界 🌍 微軟的雲端倡導者很高興推出一套為期 12 週、包含 26 課的完整 **機器學習** 課程。此課程將教授所謂的 **經典機器學習**，主要使用 Scikit-learn 函式庫，並避免深度學習部分，深度學習內容包含在我們的 [初學者人工智慧課程](https://aka.ms/ai4beginners) 中。你也可將本課程搭配我們的 [初學者資料科學課程](https://aka.ms/ds4beginners) 一起學習！ 隨我們一同環遊世界，將這些經典技術應用於來自世界各地的資料。每堂課均包含課前及課後測驗、書面說明完成課程、解答、作業等。透過以專案為基礎的教學方法，可以邊學邊做，這是使新技能根深蒂固的有效途徑。 **✍️ 誠摯感謝本課程作者：** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 與 Amy Boyd **🎨 感謝插畫師：** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 與 Jen Looper **🙏 特別感謝微軟學生大使的作者、審核與內容貢獻者，尤其是** Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 與 Snigdha Agarwal **🤩 額外感謝微軟學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 與 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程所做的貢獻！** # 快速開始 請依照以下步驟操作： 1. **派生本儲存庫**：點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。 2. **克隆儲存庫**： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [在我們的 Microsoft Learn 資源集合中找到本課程所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **需要協助？** 請參考我們的 [疑難排解指南](TROUBLESHOOTING.md)，其中提供安裝、設定及執行課程時常見問題的解決方法。 **[學生們](https://aka.ms/student-page)**，請將整個儲存庫派生到自己的 GitHub 帳號，並個人或組隊完成練習： - 從課前測驗開始。 - 閱讀課文並完成活動，於每個知識檢查點暫停並深思。 - 嘗試藉由理解課程自己建立專案，而非直接執行解答程式碼；不過每個專案導向的課程裡皆有位於 `/solution` 資料夾中的解答程式碼可供參考。 - 完成課後測驗。 - 完成挑戰任務。 - 完成作業。 - 完成一組課程後，請造訪 [討論版](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) 並填寫對應的 PAT 評量表，發表你的學習心得。PAT（進度評估工具）是你填寫以深化學習的評量表，也可以對其他人的 PAT 作出回應，讓我們一起學習。 > 若要深入學習，我們推薦依序修習這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組與學習路徑。 **教師們**，我們也有[一些建議](for-teachers.md) 分享如何使用此課程。 --- ## 影片導覽 部分課程有提供短影片教學。你可以在課程內嵌的影片中觀看，或點擊下方圖片，在 [微軟開發者 YouTube 頻道的 ML for Beginners 播放清單](https://aka.ms/ml-beginners-videos) 中看到全部影片。 [![ML for beginners banner](../../translated_images/zh-MO/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## 認識團隊 [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif 製作：** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 點擊上方圖片觀看關於本專案和團隊成員的影片！ --- ## 教學理念 本課程建構時採取兩大教學原則：確保實作的 **專案導向**，並且包含 **頻繁的測驗**。此外，課程有共同的 **主題** 貫穿始終，產生統一感。 保證內容與專案一致，增加學生的參與感並強化概念記憶；課前低壓力測驗讓學生能有明確的學習目標，課後測驗則有助於加深理解。課程設計靈活且有趣，適合整體或部分修習。專案從簡單開始，逐步複雜，期滿 12 週學習週期。課程末亦附有關於機器學習實際應用的附錄，可作為加分題或討論基礎。 > 請參閱我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯說明](TRANSLATIONS.md) 與 [疑難排解](TROUBLESHOOTING.md) 指南。我們歡迎您提出建設性意見！ ## 每堂課包含 - 選用的速寫筆記 - 選用的補充影片 - 影片導讀（部分課程） - [課前暖身測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 書面課文 - 對於專案導向課程，提供逐步專案建置指引 - 知識檢視 - 挑戰任務 - 補充閱讀資料 - 作業 - [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **關於語言的說明**：這些課程主要使用 Python 撰寫，但許多課程亦提供 R 語言版本。若要完成 R 課程，請至 `/solution` 資料夾尋找 R 版本的課程，它們擁有 .rmd 副檔名，是一種**R Markdown** 文件，可被定義為一種 `程式碼區塊` （R 或其他語言）與 `YAML 頭資料`（用於格式化輸出，例如 PDF）嵌入於 `Markdown 文件` 的格式。R Markdown 是資料科學中很好的創作框架，能讓你結合程式碼、執行結果與思考心得以 Markdown 形式撰寫，更可匯出成 PDF、HTML 或 Word 等格式。 > **關於測驗的小提醒**：所有測驗均包含於[Quiz App folder](../../quiz-app)，共有52個測驗，每個測驗包含三條問題。它們從課程中有連結，但可在本地執行測驗應用；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的指示來本地托管或部署至 Azure。 | 課程編號 | 主題 | 課程分類 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 | | :-------: | :------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | 機器學習入門 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [課程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 機器學習歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 瞭解這個領域背後的歷史 | [課程](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen 和 Amy | | 03 | 公平與機器學習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學生建立及應用ML模型時，應考量哪些重要的公平相關哲學議題？ | [課程](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 機器學習技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究者用什麼技術來建立ML模型？ | [課程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris 和 Jen | | 05 | 回歸介紹 | [Regression](2-Regression/README.md) | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 視覺化與清理數據以準備進行ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立線性與多項式回歸模型 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | 北美南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 建立邏輯回歸模型 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | 網頁應用 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 建立一個可使用你訓練模型的網頁應用 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分類介紹 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、準備及視覺化數據；分類入門 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen 和 Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器介紹 | [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 | 美味亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 更多分類器 | [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 | 美味亞洲與印度料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 用你的模型建立推薦網頁應用 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | 分群介紹 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備及視覺化數據；分群入門 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | 探索奈及利亞音樂口味 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索K-Means分群法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | 自然語言處理入門 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過建立簡單的機器人來學習NLP基礎 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | 常見NLP任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 透過理解常見處理語言結構所需任務來深化你的NLP知識 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用珍·奧斯汀進行翻譯和情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | 歐洲浪漫飯店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用飯店評論進行情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | 歐洲浪漫飯店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用飯店評論進行情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 時間序列預測介紹 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測入門 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ 世界用電量 ⚡️ - 使用ARIMA的時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用ARIMA進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ 世界用電量 ⚡️ - 使用SVR的時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用支援向量回歸 (Support Vector Regressor) 進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 強化學習入門 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning 強化學習入門 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | 幫助彼得避開狼！🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | 後記 | 真實世界的ML場景與應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 傳統ML有趣且啟發性的真實應用 | [課程](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 團隊 | | 後記 | 用RAI儀表板進行ML模型除錯 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用 Responsible AI 儀表板組件進行機器學習模型除錯 | [課程](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [在我們的 Microsoft Learn 集合中尋找該課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## 離線存取 你可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線瀏覽本文件。複製此倉庫，在你的本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後於此倉庫根目錄下輸入 `docsify serve`。網站會在localhost的3000端口提供服務：`localhost:3000`。 ## PDF 在[這裡](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)找到含連結的課程PDF。 ## 🎒 其他課程 我們團隊還製作其他課程！參考： ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 生成式AI系列 [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 核心學習 [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot 系列 [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## 獲取幫助 如果你在建構 AI 應用程式時卡住了或有任何問題。加入其他學習者和有經驗的開發者，參與關於 MCP 的討論。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 如果你有產品反饋或在開發過程中遇到錯誤，請訪問： [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **免責聲明**： 本文件係使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於確保準確性，但請注意，自動翻譯可能存在錯誤或不準確之處。原始文件之母語版本應被視為最具權威性的來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人類翻譯。我們不對因使用本翻譯而引起之任何誤解或曲解承擔法律責任。