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機器學習入門 - 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、共 26 節課的課程，內容涵蓋 機器學習。在這個課程中，您將學習有時被稱為 經典機器學習 的技術，主要使用 Scikit-learn 作為庫，並避免深度學習（深度學習在我們的 AI 入門課程 中有涵蓋）。您也可以將這些課程與我們的 '資料科學入門課程' 搭配使用！
跟隨我們的腳步，探索世界各地的數據，並應用這些經典技術。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。我們的專案式教學法讓您在建構中學習，這是一種能讓新技能更牢固的有效方法。
✍️ 衷心感謝作者 Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd
🎨 同時感謝插畫家 Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper
🙏 特別感謝 🙏 Microsoft 學生大使的作者、審稿人和內容貢獻者，尤其是 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 為我們提供 R 課程！
開始使用
請按照以下步驟：
- Fork 此儲存庫：點擊頁面右上角的 "Fork" 按鈕。
- Clone 此儲存庫：
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
學生，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到您的 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，在每次知識檢查時停下來反思。
- 嘗試通過理解課程來創建專案，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式課程的
/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 討論板，並通過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，您可以填寫該表來進一步學習。您也可以對其他 PAT 進行回應，讓我們一起學習。
若需進一步學習，我們建議您參考這些 Microsoft Learn 模組和學習路徑。
教師，我們已 提供一些建議 供您使用此課程。
影片導覽
部分課程提供短影片形式。您可以在課程中找到這些影片，或點擊下方圖片前往 Microsoft Developer YouTube 頻道上的 ML 入門播放清單。
認識團隊
Gif 作者 Mohit Jaisal
🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及創作者的影片！
教學法
我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保課程是 專案式 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。
透過確保內容與專案相符，學習過程變得更具吸引力，並能增強概念的記憶。此外，課前低壓測驗能讓學生專注於學習主題，而課後測驗則能進一步鞏固記憶。此課程設計靈活有趣，可完整或部分學習。專案從小型開始，並在 12 週的循環結束時逐漸變得更複雜。此課程還包含一個關於 ML 實際應用的附錄，可用作額外學分或討論的基礎。
每節課包含
關於語言的說明：這些課程主要使用 Python，但許多課程也提供 R。要完成 R 課程，請前往
/solution資料夾並尋找 R 課程。這些課程包含.rmd擴展名，代表 R Markdown 文件，可簡單定義為在Markdown 文件中嵌入代碼塊（R 或其他語言）和YAML 標頭（指導如何格式化輸出，例如 PDF）。因此，它是一個出色的資料科學創作框架，因為它允許您結合代碼、輸出和想法，並以 Markdown 的方式記錄。此外，R Markdown 文件可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。
關於測驗的說明：所有測驗都包含在 測驗應用程式資料夾 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有連結，但測驗應用程式可以在本地運行；請按照
quiz-app資料夾中的指示在本地或部署到 Azure。
| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 課程連結 | 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 | 學習此領域的歷史背景 | 課程 | Jen 和 Amy |
| 03 | 公平性與機器學習 | 簡介 | 學生在構建和應用 ML 模型時應考慮哪些重要的哲學問題？ | 課程 | Tomomi |
| 04 | 機器學習技術 | Introduction | 機器學習研究人員使用哪些技術來建立機器學習模型？ | 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](2-Regression/1-Tools/README.md)
- [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](2-Regression/2-Data/README.md)
- [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](2-Regression/3-Linear/README.md)
- [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
- Jen 和 Dmitry
- Eric Wanjau
- [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md)
- [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md)
- [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) |
- Jen 和 Cassie
- Eric Wanjau
- [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
- [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) |
- Jen 和 Cassie
- Eric Wanjau
- [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
- [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) |
- Jen 和 Cassie
- Eric Wanjau
- [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)
- [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) |
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)
- [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) |
- Jen
- Eric Wanjau
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。網站將在您的本地主機的 3000 端口上提供服務：localhost:3000。PDFs
在 此處 找到帶有鏈接的課程 PDF。
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