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初學者的機器學習 - 課程大綱

🌍 隨著我們探索世界文化，學習機器學習 🌍

Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、包含 26 節課的課程，專注於 機器學習。在這個課程中，你將學習有時被稱為 經典機器學習 的內容，主要使用 Scikit-learn 作為工具庫，並避免涉及深度學習（深度學習內容可參考我們的 AI for Beginners 課程）。此外，也可以將這些課程與我們的 'Data Science for Beginners' 課程 結合學習！

跟隨我們的腳步，探索世界各地的數據，應用這些經典技術。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的專案導向教學法讓你在實作中學習，這是一種被證明能讓新技能更牢固掌握的方法。

✍️ 衷心感謝我們的作者 Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd

🎨 同時感謝我們的插畫師 Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper

🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者，特別是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal

🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程做出的貢獻！

開始學習

請按照以下步驟操作：

1. Fork 此儲存庫：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。
2. Clone 此儲存庫：git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

在 Microsoft Learn 集合中找到此課程的所有額外資源

學生，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到自己的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習：

• 從課前測驗開始。
• 閱讀課程並完成活動，在每個知識檢查處停下來反思。
• 嘗試通過理解課程內容來完成專案，而不是直接運行解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個專案導向課程的 /solution 資料夾中找到。
• 完成課後測驗。
• 完成挑戰。
• 完成作業。
• 完成一組課程後，訪問 討論區，通過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，通過填寫該表格來進一步學習。你也可以對其他人的 PAT 作出回應，讓我們一起學習。

如需進一步學習，我們建議參考這些 Microsoft Learn 模組和學習路徑。

教師們，我們已 提供一些建議 關於如何使用此課程。

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視頻導覽

部分課程提供短視頻形式的教學。你可以在課程中找到這些視頻，或者點擊下方圖片訪問 Microsoft Developer YouTube 頻道上的 ML for Beginners 播放列表。

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認識團隊

Gif 作者 Mohit Jaisal

🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及其創作者的視頻！

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教學法

在設計此課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保它是 專案導向 且包含 頻繁測驗。此外，此課程還有一個共同的 主題，以增強其連貫性。

通過確保內容與專案相結合，學習過程變得更加有趣，學生對概念的記憶也會得到加強。此外，課前的低壓力測驗可以幫助學生專注於學習主題，而課後的第二次測驗則進一步鞏固記憶。此課程設計靈活有趣，可以整體學習，也可以部分學習。專案從簡單開始，隨著 12 週的進展逐漸變得複雜。此課程還包括一個關於機器學習實際應用的附錄，可用作額外學分或討論的基礎。

查看我們的 行為準則、貢獻指南 和 翻譯指南。我們歡迎你的建設性反饋！

每節課包含

• 可選的手繪筆記
• 可選的補充視頻
• 視頻導覽（僅部分課程）
• 課前熱身測驗
• 書面課程
• 專案導向課程的逐步指導
• 知識檢查
• 挑戰
• 補充閱讀
• 作業
• 課後測驗

關於語言的說明：這些課程主要使用 Python 編寫，但許多課程也提供 R 語言版本。要完成 R 課程，請前往 /solution 資料夾並查找 R 課程。這些課程包含 .rmd 擴展名，代表 R Markdown 文件，這是一種將 代碼塊（R 或其他語言）和 YAML 標頭（指導如何格式化輸出，如 PDF）嵌入到 Markdown 文檔中的格式。它是一種出色的數據科學創作框架，因為它允許你將代碼、輸出和想法結合在一起。此外，R Markdown 文檔可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。

關於測驗的說明：所有測驗都包含在 Quiz App 資料夾 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗可以從課程中鏈接，也可以在本地運行；請按照 quiz-app 資料夾中的說明在本地託管或部署到 Azure。

課程編號	主題	課程分組	學習目標	課程鏈接	作者
01	機器學習簡介	簡介	學習機器學習的基本概念	課程	Muhammad
02	機器學習的歷史	簡介	學習這一領域背後的歷史	課程	Jen 和 Amy
03	公平性與機器學習	簡介	學生在構建和應用機器學習模型時應考慮的重要哲學問題	課程	Tomomi
04	機器學習技術	Introduction	機器學習研究人員如何構建機器學習模型？	Lesson	Chris 和 Jen
05	回歸介紹	Regression	使用 Python 和 Scikit-learn 開始建立回歸模型	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	北美南瓜價格 🎃	Regression	視覺化並清理數據以準備進行機器學習	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	北美南瓜價格 🎃	Regression	建立線性和多項式回歸模型	Python • R	Jen 和 Dmitry • Eric Wanjau
08	北美南瓜價格 🎃	Regression	建立邏輯回歸模型	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	網頁應用 🔌	Web App	建立一個網頁應用以使用您訓練的模型	Python	Jen
10	分類介紹	Classification	清理、準備並視覺化您的數據；分類介紹	Python • R	Jen 和 Cassie • Eric Wanjau
11	美味的亞洲和印度料理 🍜	Classification	分類器介紹	Python • R	Jen 和 Cassie • Eric Wanjau
12	美味的亞洲和印度料理 🍜	Classification	更多分類器	Python • R	Jen 和 Cassie • Eric Wanjau
13	美味的亞洲和印度料理 🍜	Classification	使用您的模型建立推薦系統網頁應用	Python	Jen
14	聚類介紹	Clustering	清理、準備並視覺化您的數據；聚類介紹	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	探索尼日利亞的音樂喜好 🎧	Clustering	探索 K-Means 聚類方法	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	自然語言處理介紹 ☕️	Natural language processing	通過建立簡單的機器人學習 NLP 的基礎知識	Python	Stephen
17	常見 NLP 任務 ☕️	Natural language processing	深入了解 NLP，理解處理語言結構時所需的常見任務	Python	Stephen
18	翻譯和情感分析 ♥️	Natural language processing	使用 Jane Austen 的作品進行翻譯和情感分析	Python	Stephen
19	歐洲浪漫酒店 ♥️	Natural language processing	酒店評論的情感分析 1	Python	Stephen
20	歐洲浪漫酒店 ♥️	Natural language processing	酒店評論的情感分析 2	Python	Stephen
21	時間序列預測介紹	Time series	時間序列預測介紹	Python	Francesca
22	⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 進行時間序列預測	Time series	使用 ARIMA 進行時間序列預測	Python	Francesca
23	⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測	Time series	使用支持向量回歸進行時間序列預測	Python	Anirban
24	強化學習介紹	Reinforcement learning	使用 Q-Learning 進行強化學習介紹	Python	Dmitry
25	幫助 Peter 避開狼 🐺	Reinforcement learning	強化學習 Gym	Python	Dmitry
Postscript	真實世界的機器學習場景和應用	ML in the Wild	有趣且揭示性的經典機器學習真實世界應用	Lesson	Team
Postscript	使用 RAI 儀表板進行機器學習模型調試	ML in the Wild	使用負責任 AI 儀表板組件進行機器學習模型調試	Lesson	Ruth Yakubu

在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源

離線訪問

您可以使用 Docsify 離線運行此文檔。Fork 此 repo，並在本地機器上 安裝 Docsify，然後在此 repo 的根文件夾中輸入 docsify serve。網站將在本地端口 3000 上提供服務：localhost:3000。

PDFs

在 此處 找到帶有鏈接的課程 PDF。

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本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。