这个项目能做什么

《机器学习入门》是由微软云技术倡导者创建的开源课程。它被设计为一门为期12周、共26课的课程，聚焦于通常所说的经典机器学习，使用Scikit-learn作为主要库，并有意避开深度学习。该课程采用基于项目的方法，将每个主题与来自不同文化和地区的真实世界数据配对。每节课都包括课前测验、书面说明、知识检查、挑战、补充阅读、作业和课后测验。 课程涵盖回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测、强化学习，以及关于真实世界机器学习应用的后记。课程主要用Python编写，部分课程还包含以R Markdown文件形式提供的R版本。全部52个测验都包含在一个单独的测验应用中，该应用可以在本地运行或部署到Azure。 该仓库还包括教师指南、故障排除指南、贡献指南和行为准则。它通过自动翻译系统被翻译成50多种语言，README解释了如何使用稀疏检出克隆仓库而不包含庞大的翻译文件夹。该项目面向希望获得结构化、动手实践的机器学习基础知识入门的自学者、学生和教育工作者。