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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-scikit-learn/
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Coursera 课程《Pythonでの機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門》概述： 本课程旨在教授学员使用 Python 进行机器学习中的识别（分类与识别）基础知识。课程目标是帮助学员理解机器学习中用于数据识别的完整流程，包括数据准备、预处理、分类器选择和评估等环节。 课程将采用 Python 的机器学习库 scikit-learn 和交互式编程环境 Jupyter Notebook（ipython notebook），让学员通过实际运行 Python 代码来学习。讲座部分将详细解释和演示在 Notebook 中运行的 Python 代码。学员可下载 Notebook 文件，建议在观看讲座的同时或之后进行实际操作，通过自行修改代码以加深理解。 该课程强调通过代码运行和结果讨论来传达机器学习的概念，尽量避免使用数学公式。如果学员对理论方面有更深入的需求，建议参考其他资料。 编程基础要求： 本课程假定学员具备 Python 或其他编程语言的编程经验，因此将省略对 Python 语言本身的讲解。讲座中使用的 Notebook 文件可供下载，学员可在“下载讲座用 Notebook”（附有源代码）的讲座中找到下载链接。
このコースでは，機械学習における識別（分類・認識）の基礎をPythonを用いて学びます．このコースの目標は，機械学習でデータを識別するための一連の流れ（データの準備・前処理・識別器・評価など）を理解することです．Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って，実際にpythonコードを実行しながら学びます． レクチャーでは，notebook上で実行するpythonコードとその内容を説明します．pythonコードのnotebookはダウンロードできますので，レクチャーを見ながら・見た後で実際に実行することをおすすめします．自分なりに改変・修正すると，さらに理解が高まるでしょう． 機械学習を理解するためには数学が必要になるのですが，このレクチャーでは（ほとんど）数式を使わず，コードを実行して結果を議論することで，機械学習のコンセプトを伝えるようにしています．理論的なことを知りたい場合には，他の資料を参考にしてください． プログラミングの注意：pythonやその他の言語でのプログラミング経験があることを前提にしていますので，python自体の説明は省略しています．レクチャーで使用しているnotebookはダウンロードできます．「レクチャー用のnotebookのダウンロードはこちら（ソースコードはここにあります）」というレクチャーを参照してください．
