简介
Machine Learning for Beginners 是 Microsoft Cloud Advocates 团队维护的开源课程，包含 12 周、26 节课和 52 份测验，采用项目式教学，侧重经典机器学习方法（以 Scikit-learn 为主），并提供多语言翻译与离线访问选项。
主要特性
- 系统化课程：12 周、26 节课，涵盖回归、分类、聚类、NLP、时间序列与强化学习等主题。
- 项目与测验：每节课配有练习、作业与前/后测验，支持课堂与自学。
- 多语言支持与资源：提供翻译、PDF、视频和示例代码，易于本地部署与离线阅读。
使用场景
- 课程教学与教材：适合作为高校或培训班的机器学习入门教材。
- 自学路径：希望系统掌握经典机器学习理论与实战的学习者。
- 教师与课程开发：可作为教学素材与练习题库进行二次开发。
技术特点
- 以 Jupyter Notebook 为主的示例与练习，辅以 Web 演示与 Quiz 应用。
- MIT 许可证，社区贡献活跃，持续更新与翻译支持。
- 可通过 Docsify 离线部署或直接在 GitHub Pages 上查看课程内容。