ML for Beginners

微软 ML-For-Beginners 是什么？

微软 ML-For-Beginners 的核心课程体系（12 周 26 课，项目导向）

1. 第 1-4 课：机器学习基础认知（Introduction）

• 核心内容：
  • 第 1 课：ML 基础概念（定义、与 AI / 数据科学的区别、核心应用场景）；
  • 第 2 课：ML 发展史（从早期算法到现代应用，理解领域演进逻辑）；
  • 第 3 课：ML 公平性（探讨算法偏见、数据公平性等伦理问题，培养 “负责任的 ML 思维”）；
  • 第 4 课：ML 核心技术（监督学习 / 无监督学习 / 强化学习的区别，常用算法分类）；
• 学习目标：建立 ML 基础认知，明确 “为什么学”“学什么”“如何负责任地用”，为后续实战打思想基础；
• 特色：避免纯理论堆砌，用 “全球文化案例引子”（如 “如何用 ML 分析不同国家的消费数据”）激发兴趣。

2. 第 5-9 课：回归算法实战（Regression）

• 核心内容：
  • 第 5 课：回归入门（用 Python/R+Scikit-learn 搭建基础回归模型，理解 “特征→标签” 映射逻辑）；
  • 第 6 课：数据预处理（清洗北美南瓜价格数据集，学习可视化、缺失值处理、异常值检测）；
  • 第 7 课：线性 / 多项式回归（对比两种模型在南瓜价格预测中的效果，理解 “模型复杂度与拟合度” 关系）；
  • 第 8 课：逻辑回归（虽名为 “回归”，实际用于分类任务，用南瓜数据练习二分类预测）；
  • 第 9 课：Web 应用开发（将训练好的回归模型部署为 Web App，实现 “输入特征→实时预测南瓜价格”）；
• 学习目标：掌握回归算法原理、数据预处理流程，以及模型部署的基础方法，实现 “从数据到可用工具” 的落地；
• 双语言支持：Python 课由 Jen 主导，R 课由微软学生大使 Eric Wanjau 编写，R 语言学习者可通过/solution文件夹的.Rmd 文件（R Markdown）学习。

3. 第 10-13 课：分类算法实战（Classification）

• 核心内容：
  • 第 10 课：分类入门（数据清洗 / 可视化，理解 “分类与回归的区别”，如 “判断美食类型” vs “预测美食价格”）；
  • 第 11-12 课：分类算法实践（依次学习决策树、随机森林、SVM 等常用分类器，在美食数据集上对比准确率）；
  • 第 13 课：推荐 Web App 开发（基于分类模型搭建 “美食推荐工具”，输入食材特征推荐对应美食类型）；
• 学习目标：掌握多类分类算法的使用与对比，理解 “特征选择对分类效果的影响”，提升项目落地能力；
• 特色：案例贴近生活（美食分类），学习者可直观感受 “ML 如何解决日常场景问题”。

4. 第 14-15 课：聚类算法实战（Clustering）

• 核心内容：
  • 第 14 课：聚类入门（数据预处理，理解 “无监督学习无需标签” 的特点，学习 K-Means 聚类原理）；
  • 第 15 课：K-Means 实战（用尼日利亚音乐数据进行聚类，分析不同地区的音乐风格差异，优化聚类数 K 的选择）；
• 学习目标：掌握无监督学习的核心逻辑，能独立用 K-Means 解决 “数据分组” 问题；
• 双语言支持：同样提供 Python 与 R 版本教程，R 语言通过 R Markdown 实现 “代码 + 注释 + 输出” 一体化展示。

5. 第 16-20 课：自然语言处理入门（NLP）

• 核心内容：
  • 第 16 课：NLP 基础（文本预处理：分词、停用词去除、词向量转换，搭建简单聊天机器人）；
  • 第 17 课：NLP 常见任务（词性标注、命名实体识别、文本分类，理解不同任务的应用场景）；
  • 第 18 课：翻译与情感分析（用简・奥斯汀作品练习文本翻译，用情感分析模型判断文本情感倾向）；
  • 第 19-20 课：酒店评论情感分析（用欧洲酒店评论数据训练模型，预测 “好评 / 差评”，优化模型准确率）；
• 学习目标：掌握 NLP 基础流程，能独立完成文本预处理与情感分析任务，理解 “语言数据的特殊性”；
• 特色：案例兼顾经典（简・奥斯汀作品）与实用（酒店评论），帮助学习者迁移到 “电商评论分析”“社交媒体情感监测” 等场景。

6. 第 21-23 课：时间序列预测（Time Series）

• 核心内容：
  • 第 21 课：时序预测入门（理解时序数据的 “趋势性、季节性” 特征，如 “夏季电力消耗更高”）；
  • 第 22 课：ARIMA 模型（用 ARIMA 算法预测全球电力使用，学习 “平稳性检验”“差分变换” 等时序预处理步骤）；
  • 第 23 课：SVR 时序预测（用支持向量回归（SVR）处理电力数据，对比 ARIMA 与 SVR 的预测效果）；
• 学习目标：掌握时序数据的特殊性与处理方法，能独立用 ARIMA、SVR 解决 “未来值预测” 问题；
• 适用场景：为后续从事 “能源预测”“经济指标分析”“供应链需求预测” 等工作打基础。

7. 第 24-25 课：强化学习入门（Reinforcement Learning）

• 核心内容：
  • 第 24 课：强化学习基础（理解 “智能体、环境、奖励、动作” 四要素，用 Q-Learning 算法搭建简单决策模型）；
  • 第 25 课：Gym 实战（使用 OpenAI Gym 环境，训练智能体 “控制 Peter 移动”，躲避狼的追击，优化奖励函数）；
• 学习目标：建立强化学习的核心思维，理解 “试错学习” 与 “监督学习” 的区别，能独立完成简单强化学习任务；
• 特色：用游戏化场景降低抽象度，学习者可直观看到 “智能体从‘随机行动’到‘最优策略’的进化过程”。

8. 附录课：实战延伸（ML in the Wild）

• 核心内容：
  • 真实世界 ML 应用（分析经典 ML 在 “医疗诊断”“交通调度”“农业预测” 等领域的落地案例）；
  • 模型调试（用微软 Responsible AI（RAI）仪表盘组件，检测模型偏见、分析错误预测原因，提升模型可靠性）；
• 作用：连接 “课程学习” 与 “工业界实践”，帮助学习者理解 “ML 在实际中会遇到的问题”（如数据偏见、模型可解释性）。

课程核心优势（为何成为零基础 ML 学习者首选？）

1. 完全免费开源，资源无壁垒

2. 项目导向，学完能落地

3. 双语言支持，适配不同学习者

4. 高频测评，强化知识记忆

5. 全球文化案例，兼顾趣味与视野

适用人群与学习指南

1. 适用人群

• 零基础学习者：学生、想转行 AI 的职场人，无 ML / 编程基础也可入门（Python 课会补充基础语法，R 课假设学习者有基础 R 知识）；
• 编程爱好者：已有 Python/R 基础，想系统学习 ML 实战的开发者；
• 教育者：高校老师、培训机构讲师，可将课程作为 “ML 入门教材”，官网还提供 “教学建议” 文档。

2. 学习步骤（官网推荐流程）

1. 获取课程资源：
   • Fork GitHub 仓库（点击页面右上角 “Fork” 按钮）；
   • 克隆到本地：git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git；
2. 按模块学习：
   • 每节课先做 “课前 quiz”（明确目标）；
   • 阅读课件，完成 “知识检查”（每节穿插的小任务）；
   • 尝试独立完成项目（不直接看/solution文件夹的代码），遇到问题再参考解决方案；
   • 做 “课后 quiz”，完成 “挑战” 与 “作业”；
3. 交流与反馈：
   • 学完模块后，到 GitHub Discussion Board 填写 “PAT 评估表”（Progress Assessment Tool），分享学习成果；
   • 参与社区讨论，或提交 PR（贡献代码 / 翻译 / 改进建议），成为课程共建者；
4. 离线与拓展：
   • 用 Docsify 实现离线访问（安装 Docsify 后，在仓库根目录运行docsify serve，访问localhost:3000）；
   • 参考微软 Learn 平台的 “ML 学习路径”，深化学习（官网提供对应链接）。