这门课叫做《机器学习必修课: 经典算法与实战》, 它是把系统性的理论和动手的实战给结合起来了, 主要目的是为了帮助那些完全没有基础的学习者, 能够从头开始, 把机器学习的核心算法以及编程方面应用的技能给掌握住, 整个课程的内容被划分成了四大部分, 分别是基础的理论、那些经典的算法、实践的环节、还有项目的最终应用, 具体的详情在下面。
- 基础理论这一块, 是要把机器学习的认知体系给建立起来的, 然后呢在经典算法这方, 就得把这个机器学习里面最核心的那些方法论给覆盖到。
课程里面选取了10大经典算法, 从原理方面, 到实现方法这一路上去, 都进行了逐一拆解工作, 重点讲解内容在于算法的适用场景, 以及相关的优化技巧。
这些个算法的每一个, 都包含了公式推导那回事儿, 还有代码实现那个环节, 再加上案例分析这样的部分, 举例子来说, 比方说线性回归里面使用的梯度下降方法, 它的那个优化过程是怎么回事, 还有决策树里面要计算的那个基尼系数, 到底是怎么算出来的, 另外像支持向量机这个模型, 在选择核函数的时候, 具体是选的哪一种情况。
- 实战：从数据处理到模型部署
课程特别强调"做中学"这个方法, 它主要是通过让学习者完整地实现机器学习的全部流程来体现。
- 项目实战：覆盖热门应用领域
这个课程会通过真实的, 并且是具体的项目, 来切实地去提升学习者的那种实战能力, 而这些项目所涵盖的范围和内容包括有下面的这些方面。
课程具有实战导向的特色, 其核心就在于去解决实际的问题, 对于每一个算法我们都会配套上对应的代码示例, 比如线性回归的模块实现以及决策树的tree模块实现这样的情况, 与此同时还会通过像MNIST手写数字识别这样的项目实战环节, 来让大家去巩固自己所学到的知识内容, 此外还具备体系化的特征, 整个课程设计是从基础理论一直延伸到高级算法层面, 从数据处理步骤一直到最终的模型部署流程, 这就形成一个非常完整的关于机器学习的知识体系结构, 因此它特别适合那些想要从零开始入门的学习者或者是希望进一步深入学习的进阶人员。
主讲人叫做瞿炜, 他特别擅长做那件事, 就是他会用动画和类比的方法去把复杂概念讲明白。他举的那个例子叫梯度下降, 他把这个比作下山去找最低点, 所以这就降低了学习的门槛。
配套的是齐全的,课程会提供课件, 还提供代码示例, 还提供了数据集。
还有一些内容配了视频讲解, 比如说B站的深度学习必修课, 这样能帮助学习者更好地理解。关于课程的价值适合人群, 还有课程获取方式这些总结。
《机器学习必修课: 经典算法与实战》, 这是一门非常看重理论, 又非常看重实际操作的好课。那些想要进入人工智能领域的人, 可以来试试。
通过这门课的帮忙, 大家可以把机器学习的核心算法, 还有动手做项目的一些本事给学过来。这样一来, 就给以后去更深地研究深度学习、计算机视觉、自然语言处理这些更前沿的方向, 打好了一个基础。