ML-For-Beginners 项目详细介绍

项目概述

ML-For-Beginners 是由微软云倡导者团队开发的一个全面的机器学习初学者教程项目。这是一个为期12周、包含26个课程、52个小测验的经典机器学习课程体系，专注于使用世界各地的文化数据来探索机器学习。

核心特点

• 🌍 全球化视角: 通过世界各地的文化数据来学习机器学习
• 📚 系统化课程: 12周完整课程体系，26个详细课程
• 🧪 实践导向: 基于项目的教学方法，边学边做
• 🔍 评估体系: 包含52个小测验，课前课后双重评估
• 🎯 经典机器学习: 主要使用Scikit-learn库，避免深度学习内容

教学理念

两大核心教学原则

1. 动手实践: 确保所有内容都是基于项目的实践学习
2. 频繁评估: 通过课前课后测验确保学习效果

课程结构

每个课程都包含以下组件：

• 可选的手绘笔记 (sketchnote)
• 可选的补充视频
• 视频演示（部分课程）
• 课前热身测验
• 书面课程内容
• 基于项目的分步指南
• 知识检查点
• 挑战练习
• 补充阅读材料
• 作业
• 课后测验

完整课程大纲

第1-4课：机器学习基础介绍

• 课程1: 机器学习介绍
• 课程2: 机器学习历史
• 课程3: 机器学习中的公平性
• 课程4: 机器学习技术

第5-8课：回归分析

• 课程5: 线性回归介绍
• 课程6: 北美南瓜价格预测（线性回归）
• 课程7: 南瓜价格预测（多项式回归）
• 课程8: 逻辑回归介绍

第9课：Web应用开发

• 课程9: 构建Web应用

第10-13课：分类算法

• 课程10: 分类算法介绍
• 课程11: 亚洲和印度美食分类
• 课程12: 更多分类算法
• 课程13: 推荐系统

第14-15课：聚类算法

• 课程14: 聚类算法介绍
• 课程15: 探索尼日利亚音乐品味

第16-20课：自然语言处理

• 课程16: 自然语言处理介绍
• 课程17: 常见NLP任务
• 课程18: 翻译和情感分析
• 课程19: 浪漫酒店评论分析（1）
• 课程20: 浪漫酒店评论分析（2）

第21-23课：时间序列分析

• 课程21: 时间序列预测介绍
• 课程22: ARIMA时间序列预测
• 课程23: 支持向量回归时间序列预测

第24-25课：强化学习

• 课程24: 强化学习和Q-Learning
• 课程25: 使用Gym进行强化学习

第26课：现实世界应用

• 课程26: 机器学习在现实世界中的应用

技术栈和工具

主要编程语言

• Python: 主要使用Python进行教学
• R: 部分课程提供R语言版本

核心库和框架

• Scikit-learn: 主要机器学习库
• Python数据科学生态系统: pandas, numpy, matplotlib等

支持工具

• Jupyter Notebook: 交互式编程环境
• R Markdown: R语言课程使用
• Quiz App: 专门的测验应用

学习资源

多媒体支持

• 手绘笔记帮助理解概念
• 视频教程补充说明
• 实践项目演示

评估系统

• 52个小测验（每个包含3个问题）
• 课前预习测验
• 课后巩固测验
• 项目实践评估

社区支持

• GitHub讨论区
• 学习进度评估工具（PAT）
• 同伴学习和反馈

学习建议

适合人群

• 机器学习初学者
• 有基础编程经验的学习者
• 希望系统学习经典机器学习的人员

学习方式

1. Fork项目到个人GitHub账户
2. 按顺序完成每个课程
3. 完成所有实践项目
4. 参与社区讨论和同伴学习

配套课程

• AI for Beginners: 深度学习内容
• Data Science for Beginners: 数据科学基础

项目团队

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

插图设计

• Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper

学生大使贡献者

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

使用方式

获取项目

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

本地运行文档

npm i docsify-cli -g
docsify serve

在线访问

• 直接访问GitHub仓库
• 查看Microsoft Learn集合
• 观看YouTube视频教程

许可证和贡献

该项目遵循开源许可证，欢迎社区贡献。项目提供了详细的贡献指南和行为准则，支持多语言翻译和内容改进。