[關鍵字]: 免費, 開源, 機器學習, scikit-learn, python [重點摘要]: 俄羅斯人建立的免費開源課程, 每一堂都是以python&scikit-learn來講解 我認為它是目前最佳的scikit-learn tutorial 對我來說是個當碰到實際問題時, 我可以拿來快速參考並提供解決辦法的好資源 課程資源： github:https://github.com/Yorko/mlcourse_open medium:https://medium.com/open-machine-learning-course 心得： 用它提供的python 腳本下載docker 然後執行ipython notebook時很驚艷 這是很乾淨的做法 剛開始執行它所提供的ipython notebook時 也發現有許多有用的設定是我不知道的 而課程每一個觀念都有附python&scikit-learn範例以及講解 讓我知道碰到這個問題時, 要怎麼具體的用python&scikit-learn解決 有大量練習題以及slack-channel可討論, 回覆速度很快 是很實務的課程, 程式碼也蠻乾淨的 理論方面並沒有講解很深, 需要補充時有放入參考文獻 附上章節大綱 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 ※ 編輯: JingJing00 (95.91.211.116), 04/11/2018 02:59:05