衝上 GitHub 熱門第四名!Python 機器學習最強教學資源,新手工程師快存起來

【為什麼我們要挑選這篇文章】想自學機器學習技術,但超怕山多的專有名詞和看不懂的教學嗎?GitHub 有個 Python 機器學習新手包,一天內衝上熱門第四名。內容名副其實對菜鳥超友善,新手工程師還不快存起來。(責任編輯:陳伯安)

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作者:量子位/ 銅靈

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15 日,有一個機器學習人氣課程衝上 GitHub  熱榜,一天之內新增了近 700 star,一下子登上熱門排行榜第四名。

這套課程名為 A Machine Learning Course with Python Python 機器學習課程),其介紹中只有一句話:

這是一套容易理解並且簡單的 Python  機器學習課。

入門級資源、門檻降到最低,這讓不少網友心裡癢癢,推特網友紛紛轉推,表示期待著有空好好學習一下。

新手也能懂的,機器學習入門教學

「容易理解」的 flag  絕對不是白立的,從課程設置上就能看出,裡面的內容絕對友好。

這套資源主要在解決四個問題:

  1. 機器學習的定義是什麼?
  2. 什麼時候開始流行,發展趨勢是什麼?
  3. 機器學習的類別都有哪些?
  4. 最常見的機器學習算法以及如何實現它們?

針對這些問題,這套課程的設置了如下目錄,共分為三章:

前言

  • 機器學習概覽

第一章:核心概念

  • 交叉驗證
  • 線性回歸
  • 過擬合和低度擬合
  • 正則化

第二章:監督學習

  • 邏輯回歸
  • 樸素貝葉斯分類
  • 決策樹
  • K-近鄰
  • 線性支持向量機

第三章:監督學習

  • 聚類
  • 主成分分析
  • 第四章:深度學習
  • 多層感知機
  • 卷積神經網路
  • 自編碼器

不要看到這些專業詞彙就被繞暈了,別忘了這可是套小白可食用的入門課。在每一個小節之後,都又細分出了更多小單元。比如在邏輯回歸這一節:

包含了邏輯回歸的簡略介紹:

使用方法:

然後才是需要一些門檻的數學原理:

最後,還附上了相關案例及其程式碼,絕知此事要躬行:

雖然這套課程中沒有影片,但裡面用到了大量的動圖元素方便理解,選擇省流量課程的好去處。

關鍵是,它還完全免費呢。

好資源大放送

課程傳送門: 點這

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(本文經 AI 新媒體 量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈GitHub 热榜第四!这套 Python 机器学习课,免费获取还易吸收 | 资源 〉,首圖來源:unsplash, CC Licensed。)

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