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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "0a6f4476a4f3934a4aa47c1bf47158bc",
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"translation_date": "2026-01-16T09:18:48+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "mo"
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}
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-->
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[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
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### 🌐 多語言支援
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#### 透過 GitHub Action 支援（自動化及持續更新）
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文 (緬甸)](../my/README.md) | [中文 (簡體)](../zh/README.md) | [中文 (繁體，香港)](../hk/README.md) | [中文 (繁體，澳門)](./README.md) | [中文 (繁體，台灣)](../tw/README.md) | [克羅地亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [意大利文](../it/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [坎納達文](../kn/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [立陶宛文](../lt/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆文](../ml/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [奈及利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [波斯文 (法爾斯文)](../fa/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [葡萄牙文 (巴西)](../br/README.md) | [葡萄牙文 (葡萄牙)](../pt/README.md) | [旁遮普文 (古魯穆奇文)](../pa/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [塞爾維亞文 (西里爾文)](../sr/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [斯洛維尼亞文](../sl/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [他加祿文 (菲律賓語)](../tl/README.md) | [泰米爾文](../ta/README.md) | [泰盧固文](../te/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [越南文](../vi/README.md)
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> **想本地化複製？**
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> 本存儲庫包含超過50種語言的翻譯檔案，因此下載大小大幅增加。若想不下載翻譯而只複製部分，請使用 sparse checkout：
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
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> cd ML-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> 如此能更快速下載，並獲得完成功課所需的一切內容。
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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#### 加入我們的社群
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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我們目前舉辦 Discord AI 學習系列，歡迎於 2025 年 9 月 18 日至 30 日加入並了解詳情：[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)。您將獲得使用 GitHub Copilot 助力資料科學的技巧與秘訣。
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# 初學者的機器學習課程
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> 🌍 跟隨我們以世界文化為載體探索機器學習 🌍
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微軟的 Cloud Advocates 很高興提供一套為期 12 週、包含 26 節課的**機器學習**課程。在此課程中，您將學習所謂的**經典機器學習**，主要使用 Scikit-learn 函式庫，並避免深度學習（深度學習可參考我們的[初學者人工智能課程](https://aka.ms/ai4beginners)）。同時，也建議搭配我們的[初學者資料科學課程](https://aka.ms/ds4beginners)一起學習！
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跟我們一起環遊世界，將這些經典方法應用於各地的資料。每堂課都包含課前與課後小測驗，書面指導、解答、作業及更多。透過以專案為基礎的教學法，讓您在實作中學習，是有效掌握新技能的方式。
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**✍️ 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 與 Amy Boyd
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**🎨 感謝插畫家** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 與 Jen Looper
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**🙏 特別感謝 🙏 微軟學生大使作者、審稿人及內容貢獻者**，尤其是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 與 Snigdha Agarwal
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**🤩 另外特別感謝微軟學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 與 Vidushi Gupta 對 R 課程的貢獻！**
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# 開始使用
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請按以下步驟操作：
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1. **Fork 本倉庫**：點擊本頁右上方的“Fork”按鈕。
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2. **Clone 倉庫**：`git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
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> [前往 Microsoft Learn 集合查看本課程所有附加資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
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> 🔧 **需要幫助？** 請參閱我們的[疑難排解指引](TROUBLESHOOTING.md)，獲得安裝、設定及執行課程的常見問題解答。
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**[學生](https://aka.ms/student-page)**，請將本課程完整複製到您自己的 GitHub 帳戶，並自行或組隊完成練習：
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- 開始先完成課前小測驗。
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- 閱讀課程內容，完成各項活動，並在每個知識檢查點停下來反思。
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- 嘗試理解課程內容而自行建立專案，而非直接執行解答程式碼；不過課程中的 `/solution` 資料夾有針對每個專案導向課程的解答程式碼。
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- 完成課後小測驗。
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- 完成挑戰。
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- 完成作業。
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- 完成一組課程後，請至[討論板](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)分享您的學習成果，填寫相應的 PAT 評分表。PAT（Progress Assessment Tool）是一種幫助您深化學習的評量工具，您也可以對其他人的 PAT 表達反饋，共同成長。
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> 如要進一步學習，我們建議接續修習這些[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。
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**老師們**，我們提供了[使用此課程的建議](for-teachers.md)。
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## 影片導覽
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部分課堂提供短影片，您可在課程中直接觀看，也可點擊下方圖片至[微軟開發者 YouTube 頻道 的 ML for Beginners 播放清單](https://aka.ms/ml-beginners-videos)收看。
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[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
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## 認識團隊
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[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
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**Gif 製作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
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> 🎥 點擊上方圖片，觀看有關本專案及團隊成員的介紹影片！
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## 教學理念
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我們在打造此課程時堅持兩個教學原則：確保課程是動手做的**專案型**，且包含**頻繁的小測驗**。此外，本課程具備統一的**主題**，以增加連貫性。
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透過讓內容與專案緊密配合，學習過程更具吸引力，且能加強概念記憶。此外，課前低壓力的測驗幫助學生設定學習目標，課後測驗則促進進一步的知識鞏固。本課程設計靈活有趣，可完整修習或分段學習。專案由簡入繁，12 週結束時達到較高的複雜度。課程包含機器學習實際應用的後記，供當作額外學分或討論基礎。
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> 請查閱我們的[行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯說明](TRANSLATIONS.md)以及[疑難排解](TROUBLESHOOTING.md)。歡迎您提供具建設性的意見回饋！
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## 每堂課內容包括
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- 選項手繪筆記
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- 選項補充影片
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- 影片導覽（部分課程）
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- [課前熱身小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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- 書面課程內容
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- 專案課程中，逐步建置專案的詳細指導
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- 知識檢核
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- 挑戰題
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- 補充閱讀資料
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- 作業
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- [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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> **關於語言的說明**：這些課程主要以 Python 撰寫，但其中許多也有 R 版本。如要完成 R 課程，請至 `/solution` 資料夾尋找以 .rmd 為副檔名的 R 課程，該副檔名表示 **R Markdown** 文件。該文件框架可視為結合了 `程式碼區塊`（R 或其他語言）與 `YAML 標頭`（指引如何格式化輸出成 PDF 等格式）的`Markdown 文件`。因此，R Markdown 是資料科學的優良著作框架，允許您將程式碼、輸出及心得同時記錄在 Markdown 格式。且 R Markdown 文件能輸出為 PDF、HTML 或 Word 等格式。
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> **關於小測的備註**：所有小測試都包含在[Quiz App folder](../../quiz-app) 中，共52個小測， 每個小測有三條問題。它們會在課程中連結，但小測應用程式可以在本地運行；請遵照 `quiz-app` 資料夾中的說明，於本地架設或部署到 Azure。
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| Lesson Number | 主題 | 課程分類 | 學習目標 | 相關課程 | 作者 |
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| 01 | 機器學習簡介 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 學習機器學習的基本概念 | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
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| 02 | 機器學習歷史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 瞭解此領域的歷史背景 | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy |
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| 03 | 公平性與機器學習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 建構及應用機器學習模型時，學生應該考慮的公平性相關哲學問題 | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
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| 04 | 機器學習技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機器學習研究人員使用哪些技術來建立機器學習模型？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen |
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| 05 | 回歸分析介紹 | [Regression](2-Regression/README.md) | 開始使用 Python 與 Scikit-learn 建構回歸模型 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 06 | 北美地區南瓜價格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 在機器學習前進行資料視覺化與清理 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 07 | 北美地區南瓜價格 🎃 | [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 and Dmitry • Eric Wanjau |
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| 08 | 北美地區南瓜價格 🎃 | [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 |
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| 09 | 網頁應用程式 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 建立一個網頁應用程式來使用您訓練的模型 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
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| 10 | 分類介紹 | [Classification](4-Classification/README.md) | 清理、準備及視覺化資料；分類介紹 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
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| 11 | 美味的亞洲及印度菜餚 🍜 | [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 and Cassie • Eric Wanjau |
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| 12 | 美味的亞洲及印度菜餚 🍜 | [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 and Cassie • Eric Wanjau |
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| 13 | 美味的亞洲及印度菜餚 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 使用模型建構推薦系統網頁應用程式 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
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| 14 | 群集分析介紹 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 清理、準備及視覺化資料；群集分析介紹 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 15 | 探索奈及利亞音樂喜好 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | 探索K均值群集方法 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 16 | 自然語言處理簡介 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 通過建立簡易機器人來學習 NLP 的基礎知識 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
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| 17 | 常見的 NLP 任務 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 深入理解處理語言結構時所需的常見任務 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
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| 18 | 翻譯與情感分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用珍·奧斯汀文本做翻譯與情感分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
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| 19 | 歐洲浪漫飯店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用飯店評論做情感分析 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
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| 20 | 歐洲浪漫飯店 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 使用飯店評論做情感分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
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| 21 | 時間序列預測簡介 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時間序列預測介紹 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
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| 22 | ⚡️ 全球電力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 進行時間序列預測 | [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 |
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| 23 | ⚡️ 全球電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 使用支持向量迴歸器進行時間序列預測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
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| 24 | 強化學習介紹 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 透過 Q-Learning 介紹強化學習 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
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| 25 | 幫助彼得避開大灰狼！🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
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| 後記 | 真實世界機器學習場景與應用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 有趣且發人深省的經典機器學習實際應用 | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 團隊 |
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| 後記 | 使用 RAI 儀表板進行機器學習模型偵錯 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 使用 Responsible AI 儀表板元件進行機器學習模型偵錯 | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
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> [在我們的 Microsoft Learn 集合中，找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
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## 離線存取
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您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 來離線執行本文件。Fork 此倉庫，於您的本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此倉庫根目錄輸入 `docsify serve`。網站將在您的本地主機的 3000 端口提供：`localhost:3000`。
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## PDF
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在[此處](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)下載帶連結的課程PDF。
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## 🎒 其他課程
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我們團隊還製作其他課程！請查看：
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 產生式 AI 系列
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 核心學習
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot 系列
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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## 尋求協助
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如果在構建 AI 應用程式時遇到困難或有任何疑問，歡迎加入學習者和有經驗的開發者，一同討論 MCP。這是個互相支持的社群，問題受到歡迎，知識自由分享。
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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如果您在產品使用過程中有反饋或遇到錯誤，請訪問：
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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**免責聲明**：
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