课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
近年来，机器学习已成为数据科学和人工智能领域的核心技术之一。对于初学者来说，找到一门系统且实用的在线课程尤为重要。今天，我要为大家推荐一门优质的Coursera课程——《有监督机器学习：回归与分类》（Supervised Machine Learning: Regression and Classification）。这门课程由DeepLearning.AI和斯坦福大学在线学院合作开发，旨在帮助初学者掌握基础的机器学习模型，打下坚实的理论和实践基础。
课程内容丰富，结构合理，涵盖了机器学习的两个核心任务：回归和分类。第一周介绍了机器学习的基础概念，让你对整个领域有一个全面的了解。第二周深入讲解了多变量线性回归的实现方法，包括特征缩放、特征工程和多项式回归，为实际建模提供指导。第三周则介绍了分类问题，重点是逻辑回归模型及正则化技巧，帮助你应对过拟合问题。
在实际操作方面，课程采用Python编程，利用NumPy和scikit-learn两个强大的库，让学习者可以轻松实现模型训练与预测。课程中的练习题丰富，能有效巩固所学知识。作为一门入门课程，它非常友好，适合没有机器学习背景的初学者。
总结来说，这门课程内容全面、讲解清晰、实用性强。不论你是想入门机器学习，还是希望掌握基本的模型实现技巧，都值得一试。通过学习，你将掌握构建线性回归和逻辑回归模型的能力，为后续深入学习打下坚实基础。强烈推荐给所有对人工智能和数据分析感兴趣的朋友们！