Machine Learning for Beginners

## Machine Learning for Beginners：微软的机器学习入门课程

“Machine Learning for Beginners”是由微软云倡导者团队推出的一门为期12周、包含26课的机器学习入门课程。该课程旨在通过实践和项目驱动的方式，帮助初学者快速掌握经典机器学习的基础知识和技能，主要使用 Python 和 Scikit-learn 库，避免涉及深度学习内容。

### 网站简介
该课程的核心内容和特色包括：

1. **实践导向的学习方式**：
– 课程以项目为基础，通过动手实践帮助学生更好地理解和掌握机器学习的概念。每个课程都包括预习测验、书面指导、解决方案、挑战和作业。

2. **丰富的学习资源**：
– 课程提供了丰富的学习资源，包括视频讲解、互动实验和项目指导。学生可以通过实际操作来观察机器学习模型的行为和性能。

3. **全球文化主题**：
– 课程以“世界文化”为主题，将机器学习技术应用于来自世界各地的数据，帮助学生从不同文化背景中学习和理解机器学习的应用。

4. **适合初学者**：
– 课程内容适合初学者，仅需具备基本的代数知识和简单的逻辑概念。即使没有编程经验，学生也能从课程中获得大量知识。

5. **社区支持**：
– 学生可以在课程的讨论板上分享学习进度，填写进度评估工具（PAT），与其他学生互动，共同学习。

### 如何使用
使用“Machine Learning for Beginners”课程非常简单，以下是基本步骤：

1. **访问课程页面**：
– 访问 [Machine Learning for Beginners](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/?ref=feizhuke.com) 页面。

2. **Fork 仓库**：
– 点击页面右上角的“Fork”按钮，将课程仓库复制到自己的 GitHub 账户中。

3. **克隆仓库**：
– 在本地机器上克隆仓库：
“`bash
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
“`

4. **开始学习**：
– 按照课程安排逐步进行学习。每个课程都包括预习测验、书面指导、项目指导、挑战和作业。

5. **参与互动实验**：
– 利用课程提供的互动工具进行实验，观察机器学习模型的行为和性能，加深对知识点的理解。

6. **完成课程并测试知识**：
– 完成课程后，可以访问课程的讨论板，填写进度评估工具（PAT），与其他学生互动。

### 是否收费及价格
“Machine Learning for Beginners”课程是完全免费的。学生可以免费访问课程页面，下载课程资料，并按照指导进行学习。课程内容和资源均无需支付任何费用。