[关键字]: 免费, 开源, 机器学习, scikit-learn, python [重点摘要]: 俄罗斯人建立的免费开源课程, 每一堂都是以python&scikit-learn来讲解 我认为它是目前最佳的scikit-learn tutorial 对我来说是个当碰到实际问题时, 我可以拿来快速参考并提供解决办法的好资源 课程资源： github:https://github.com/Yorko/mlcourse_open medium:https://medium.com/open-machine-learning-course 心得： 用它提供的python 脚本下载docker 然後执行ipython notebook时很惊艳 这是很乾净的做法 刚开始执行它所提供的ipython notebook时 也发现有许多有用的设定是我不知道的 而课程每一个观念都有附python&scikit-learn范例以及讲解 让我知道碰到这个问题时, 要怎麽具体的用python&scikit-learn解决 有大量练习题以及slack-channel可讨论, 回覆速度很快 是很实务的课程, 程式码也蛮乾净的 理论方面并没有讲解很深, 需要补充时有放入参考文献 附上章节大纲 Exploratory Data Analysis with Pandas Visual Data Analysis with Python Classification, Decision Trees and k Nearest Neighbors Linear Classification and Regression Bagging and Random Forest Feature Engineering and Feature Selection Unsupervised Learning: Principal Component Analysis and Clustering Vowpal Wabbit: Learning with Gigabytes of Data Time Series Analysis with Python Gradient Boosting ※ 编辑: JingJing00 (95.91.211.116), 04/11/2018 02:59:05