ML-For-Beginners 項目詳細介紹

項目概述

ML-For-Beginners 是由微軟雲倡導者團隊開發的一個全面的機器學習初學者教程項目。這是一個為期12週、包含26個課程、52個小測驗的經典機器學習課程體系，專注於使用世界各地的文化數據來探索機器學習。

核心特點

• 🌍 全球化視角: 通過世界各地的文化數據來學習機器學習
• 📚 系統化課程: 12週完整課程體系，26個詳細課程
• 🧪 實踐導向: 基於項目的教學方法，邊學邊做
• 🔍 評估體系: 包含52個小測驗，課前課後雙重評估
• 🎯 經典機器學習: 主要使用Scikit-learn庫，避免深度學習內容

教學理念

兩大核心教學原則

1. 動手實踐: 確保所有內容都是基於項目的實踐學習
2. 頻繁評估: 通過課前課後測驗確保學習效果

課程結構

每個課程都包含以下組件：

• 可選的手繪筆記 (sketchnote)
• 可選的補充視頻
• 視頻演示（部分課程）
• 課前熱身測驗
• 書面課程內容
• 基於項目的分步指南
• 知識檢查點
• 挑戰練習
• 補充閱讀材料
• 作業
• 課後測驗

完整課程大綱

第1-4課：機器學習基礎介紹

• 課程1: 機器學習介紹
• 課程2: 機器學習歷史
• 課程3: 機器學習中的公平性
• 課程4: 機器學習技術

第5-8課：迴歸分析

• 課程5: 線性迴歸介紹
• 課程6: 北美南瓜價格預測（線性迴歸）
• 課程7: 南瓜價格預測（多項式迴歸）
• 課程8: 邏輯迴歸介紹

第9課：Web應用開發

• 課程9: 構建Web應用

第10-13課：分類算法

• 課程10: 分類算法介紹
• 課程11: 亞洲和印度美食分類
• 課程12: 更多分類算法
• 課程13: 推薦系統

第14-15課：聚類算法

• 課程14: 聚類算法介紹
• 課程15: 探索尼日利亞音樂品味

第16-20課：自然語言處理

• 課程16: 自然語言處理介紹
• 課程17: 常見NLP任務
• 課程18: 翻譯和情感分析
• 課程19: 浪漫酒店評論分析（1）
• 課程20: 浪漫酒店評論分析（2）

第21-23課：時間序列分析

• 課程21: 時間序列預測介紹
• 課程22: ARIMA時間序列預測
• 課程23: 支持向量迴歸時間序列預測

第24-25課：強化學習

• 課程24: 強化學習和Q-Learning
• 課程25: 使用Gym進行強化學習

第26課：現實世界應用

• 課程26: 機器學習在現實世界中的應用

技術棧和工具

主要編程語言

• Python: 主要使用Python進行教學
• R: 部分課程提供R語言版本

核心庫和框架

• Scikit-learn: 主要機器學習庫
• Python數據科學生態系統: pandas, numpy, matplotlib等

支持工具

• Jupyter Notebook: 交互式編程環境
• R Markdown: R語言課程使用
• Quiz App: 專門的測驗應用

學習資源

多媒體支持

• 手繪筆記幫助理解概念
• 視頻教程補充說明
• 實踐項目演示

評估系統

• 52個小測驗（每個包含3個問題）
• 課前預習測驗
• 課後鞏固測驗
• 項目實踐評估

社區支持

• GitHub討論區
• 學習進度評估工具（PAT）
• 同伴學習和反饋

學習建議

適合人群

• 機器學習初學者
• 有基礎編程經驗的學習者
• 希望系統學習經典機器學習的人員

學習方式

1. Fork項目到個人GitHub賬戶
2. 按順序完成每個課程
3. 完成所有實踐項目
4. 參與社區討論和同伴學習

配套課程

• AI for Beginners: 深度學習內容
• Data Science for Beginners: 數據科學基礎

項目團隊

主要作者

• Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri
• Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov
• Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan
• Ruth Yakubu, Amy Boyd

插圖設計

• Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper

學生大使貢獻者

• Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj
• Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum
• Ioan Samuila, Snigdha Agarwal

使用方式

獲取項目

git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

本地運行文檔

npm i docsify-cli -g
docsify serve

在線訪問

• 直接訪問GitHub倉庫
• 查看Microsoft Learn集合
• 觀看YouTube視頻教程

許可證和貢獻

該項目遵循開源許可證，歡迎社區貢獻。項目提供了詳細的貢獻指南和行為準則，支持多語言翻譯和內容改進。