课程链接: https://www.udemy.com/course/ittensive-python-machine-learning-classification/
近年来，数据驱动的决策在各行各业中扮演着越来越重要的角色。Udemy上的《Машинное обучение: классификация и ансамбли на Python》是一门内容丰富且实用的课程，特别适合对机器学习分类方法及集成技术感兴趣的学习者。课程分为两个部分，系统地带领学员掌握从数据预处理到模型优化的全过程。第一部分主要讲解基础知识，包括不同类型的任务、模型选择、指标评估（如准确率、F1、混淆矩阵）以及基础模型如线性回归和逻辑回归，为后续深入学习打下坚实基础。第二部分则更偏重实践操作，涵盖数据探索（EDA）、模型调参、清洗与优化、不同算法（如SVM、随机森林、XGBoost、LightGBM、CatBoost）以及高级集成方法——堆叠集成（Stacking）。课程中还结合了在Kaggle竞赛中的实际应用，帮助学员理解如何将学到的知识应用到实际问题中去。整个课程内容详实，实战性强，适合希望提升机器学习技能、参与数据竞赛或行业应用的学习者。我强烈推荐这门课程给所有对数据科学感兴趣的朋友，无论是初学者还是有一定基础的学习者，都能在其中获得极大的收获。
课程链接: https://www.udemy.com/course/ittensive-python-machine-learning-classification/