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🌍 跟随我们环游世界，通过世界文化探索机器学习 🌍
微软的云倡导者团队很高兴为大家提供一个为期12周、共26节课的课程，内容涵盖机器学习的基础知识。在这门课程中，您将学习通常被称为经典机器学习的内容，主要使用 Scikit-learn 库，并避免涉及深度学习（深度学习内容在我们的 AI 入门课程 中有详细介绍）。您还可以将这些课程与我们的 '数据科学入门课程' 搭配学习！
跟随我们环游世界，将这些经典技术应用于来自世界各地的数据。每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面指导、解决方案、作业等。我们的项目式教学法让您在实践中学习，这是一种被证明能够让新技能更牢固掌握的方式。
✍️ 特别感谢我们的作者 Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu 和 Amy Boyd
🎨 同样感谢我们的插画师 Tomomi Imura, Dasani Madipalli 和 Jen Looper
🙏 特别感谢 🙏 我们的微软学生大使作者、审阅者和内容贡献者，尤其是 Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal
🤩 额外感谢微软学生大使 Eric Wanjau, Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 为我们提供的 R 课程！
按照以下步骤操作：
- Fork 仓库：点击页面右上角的 "Fork" 按钮。
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
学生，要使用此课程，请将整个仓库 fork 到您自己的 GitHub 账户，并独立或与小组一起完成练习：
- 从课前测验开始。
- 阅读课程内容并完成活动，在每个知识检查点暂停并反思。
- 尝试通过理解课程内容来创建项目，而不是直接运行解决方案代码；不过解决方案代码可以在每个项目课程的
/solution文件夹中找到。 - 完成课后测验。
- 完成挑战。
- 完成作业。
- 完成一个课程组后，访问 讨论板，通过填写适当的 PAT 评分表“公开学习”。PAT 是一个进度评估工具，您可以通过填写评分表来进一步学习。您还可以对其他 PAT 评分表进行互动，以便我们共同学习。
为了进一步学习，我们建议您参考这些 Microsoft Learn 模块和学习路径。
教师们，我们已经 提供了一些建议 来帮助您使用此课程。
部分课程提供了短视频形式的讲解。您可以在课程中找到这些视频，或者点击下方图片访问 Microsoft Developer YouTube 频道上的机器学习入门播放列表。
Gif 作者 Mohit Jaisal
🎥 点击上方图片观看关于项目及其创建者的视频！
我们在设计这门课程时选择了两个教学原则：确保课程是基于项目的，并且包含频繁的测验。此外，这门课程还有一个共同的主题，以增强课程的连贯性。
通过确保内容与项目相结合，学习过程变得更加有趣，学生对概念的记忆也会得到增强。此外，课前的低风险测验可以让学生专注于学习主题，而课后的测验可以进一步巩固知识。这门课程设计灵活有趣，可以完整学习，也可以部分学习。项目从简单开始，到12周课程结束时逐渐变得复杂。这门课程还包括一个关于机器学习实际应用的附录，可以作为额外学分或讨论的基础。
- 可选的手绘笔记
- 可选的补充视频
- 视频讲解（仅部分课程）
- 课前热身测验
- 书面课程内容
- 对于基于项目的课程，提供逐步指导以完成项目
- 知识检查
- 挑战
- 补充阅读材料
- 作业
- 课后测验
关于语言的说明：这些课程主要使用 Python 编写，但许多课程也提供 R 版本。要完成 R 课程，请转到
/solution文件夹并查找 R 课程。这些课程包含.rmd扩展名，表示 R Markdown 文件，它可以简单定义为在Markdown 文档中嵌入代码块（R 或其他语言）和YAML 头部（指导如何格式化输出，例如 PDF）。因此，它是数据科学的一个优秀创作框架，因为它允许您将代码、输出和想法结合起来，用 Markdown 记录下来。此外，R Markdown 文档可以渲染为 PDF、HTML 或 Word 等输出格式。
关于测验的说明：所有测验都包含在 Quiz App 文件夹 中，共有52个测验，每个测验包含三个问题。这些测验在课程中有链接，但测验应用可以在本地运行；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 | 课程链接 | 作者 |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | 机器学习简介 | 简介 | 学习机器学习的基本概念 | 课程 | Muhammad |
| 02 | 机器学习的历史 | 简介 | 学习这一领域的历史背景 | 课程 | Jen 和 Amy |
| 03 | 公平性与机器学习 | 简介 | 学生在构建和应用机器学习模型时应考虑哪些重要的哲学问题？ | 课程 | Tomomi |
| 04 | 机器学习的技术 | 简介 | 机器学习研究人员使用哪些技术来构建机器学习模型？ | 课程 | Chris 和 Jen |
| 05 | 回归分析简介 | Regression | 使用 Python 和 Scikit-learn 开始学习回归模型 |
- [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
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docsify serve。网站将在本地的端口 3000 上运行：localhost:3000。在 这里 找到带链接的课程 PDF。
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