课程链接: https://www.coursera.org/specializations/ibm-intro-machine-learning
近期我参加了由IBM推出的Coursera在线课程《IBM Introduction to Machine Learning》，收获颇丰。该课程旨在帮助学员掌握机器学习的基础知识与实用技能，内容丰富，涵盖了从数据探索到模型应用的多个核心环节。课程采用真实案例，帮助学员理解理论在实际中的应用，非常适合希望进入AI行业的初学者。课程内容包括：
1. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis for Machine Learning）—— 通过实际案例学习数据预处理与分析技巧，为后续建模打下坚实基础。
2. 监督学习中的回归（Supervised Machine Learning: Regression）—— 理解回归模型的原理与应用，解决连续变量预测问题。
3. 监督学习中的分类（Supervised Machine Learning: Classification）—— 掌握分类模型技术，应对标签分类任务。
4. 无监督学习（Unsupervised Machine Learning）—— 学习数据聚类与降维技术，发现数据中的潜在结构。
课程链接详见：[课程链接](https://www.coursera.org/learn/ibm-introduction-machine-learning)。
这门课程适合希望入门机器学习或提升数据分析能力的学习者，课程内容由IBM专家团队设计，结合实际案例，实用性强。我强烈推荐给对AI感兴趣的朋友们，尤其适合准备转行或提高职业竞争力的学员。
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/ibm-intro-machine-learning