資料科學機器學習介紹

機器學習，資料科學大概是最近幾年最熱門的「名詞」，想要了解這些科技對你我帶來什麼影響？這門課帶你以宏觀的角度了解資料科學的機器學習，讓一般人都能很容易了解這正在影響世界的重要科學。

這堂課只要有高中數學基礎甚至不用有統計學背景都可以聽得懂。

從這 5.5 小時的課程，你會學到

課程最近更新於 2018 年 11 月！

感謝大家對這個新興課程的巨大迴響！我們很高興擁有來自 160 多個不同國家的 20,000 多名學生。壓倒性的積極和深思熟慮的評論讓我由衷地感動。能夠以清晰易懂的方式與普通人分享和介紹這個重要的主題真是一種榮幸。

我還很高興地宣布，我已經為所有課程材料創建了真正的隱藏式字幕，因此無論你因聽力不足需要它們，你會更容易跟隨課程（對ESL 學生來說太棒了！）。

最重要的是：

為了使這門課程變得“真實”，我們進行了擴展。 2018年11月，課程從41講8節增加到62講15堂！我們希望你享受新內容！

揭開理解資料科學機器學習的秘密！

在本入門課程中，「後院資料科學家」將引導你穿越資料科學機器學習的荒野。這門入門課程對所有人開放，不僅解釋了機器學習，還解釋了它在「我們周圍的技術領域」中的位置、為什麼它現在很重要，以及它將如何極大地改變我們今天和未來的世界。

我們的奇異旅程將包括以下核心概念：

然後，我們將探討過去和未來，同時探討資料科學機器學習的重要性、影響和例子：

資料風暴、計算機和機器學習演算法如何完美地結合在一起，在現在這時刻變得重要。
我們實際地了解計算機技術隨著時間的推移如何變化，同時做個從1956年到2014年的歷史旅程。你的家裡有超級電腦嗎？你可能會驚訝地學到真相。
我們將討論機器學習解決的各種問題，並以直覺上有意義的方式直觀地解釋回歸(regression)、聚類(clustering)和分類(classification)。
最重要的是，我們將展示這是如何改變我們的生活。不只是商業領袖的生活，但最重要的是…你！

為了理解機器學習的機器部分，我們將探討機器學習過程：

你如何運用機器學習解決問題，必須做哪五件事才能成功？
識別、獲取和準備正確的數據…和處理不合用的髒數據(dirty data)！
怎麼說每個混亂是“獨特的”，但整潔的數據就像家庭！
如何識別和應用機器學習演算法，運用特異名稱像“決策樹(Decision Trees)”、“神經網絡(Neural networks)”、“K的最近鄰居(K’s Nearest Neighbors)”和“初級的貝葉斯分類器(Naive Bayesian Classifiers)”
和應避免的最大陷阱，和如何調整你的機器學習模型以幫助確保資料科學的成功結果。

我們的課程最後一節將讓你在課程完成後準備好開始你的未來資料科學的機器學習。我們將探索：