微软一下就火了。。。

数据管道

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2021-07-14 11:57

大家好,我是宝器。

不得不说,微软的开源太给力了。从我的角度来看,VScode让我非常之爱,用着不要太香。还有很多开源的神器,包括自动化、可视化、机器学习、深度学习。。等等,不断输出。

当然以上都是工具类的,关于课程类的也有很多,比如之前微软对Python就开源过学习课程,链接如下:

https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/python/

而这次微软的矛头终于指向了机器学习,最近又开源了一个非常棒的课程:面向初学者的机器学习课程(ML-For-Beginners)。 短短几天,stars的数量蹭蹭蹭,已经超过7K了,速度非常恐怖,可见各路爱好者对于这个课程还是非常认可的。

课程内容

来说说这个课的内容吧。

GitHub链接:https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

这套机器学习课程总共 24 节课,课时为 12 周,完全面向机器学习的初学者,主要讲的内容是传统的机器学习知识(不包括深度学习),并使用 PythonScikit-learn 库编程实现各种模型算法来辅助学习和理解。

所以,对于初学者还是强烈推荐看下的(英文翻译很好解决,这不是问题)。

下面是课程的大纲,内容包括了机器学习介绍、回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列、强化学习等等。

这个课程的目的是让学习者可以更好的理解机器学习,所以每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面说明、解决方案、作业等,非常适合有计划和节奏地学习。

随便打开一个分类章节的逻辑回归部分,可以看到内容安排很丰富,图文并茂,由浅及深,从图解、到代码、到公式、再到可视化逐层展开。

回归部分:

分类部分:

聚类介绍部分:
对于初学者,尤其是没有数学基础的同学,一些基础的概念刚开始学习起来有点困难,这个课程对于入门就是个不错的选择。

当然,学习资源不在多,之前宝器已经推了很多优质的机器学习入门课程了,比如吴恩达CS229、林轩田的基石和技法等等,这些在现成的B站也有视频可以看。如果找不到也可以看下这个:

课程链接:https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html

在众多的学习课程中,建议找两到三个比较好的重点看下,因为不同大佬的讲解思不同,有时几天不明白的地方或许另外课程中一句话就让你懂了。从不同视角去分析问题可能会带来新的理解,经常去温故,一定会有茅塞顿开的感觉。

再次分享下链接:

GitHub链接:https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

还有一个好消息:除了这个机器学习初学者的课程之外,微软未来还打算开源人工智能数据科学两个课程,看到这次开源课程的质量,后续的课程也是蛮期待的。

·················END·················

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