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ML for Beginners

Introduction to Machine Learning for Beginners

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微软官方出品，面向零基础学员的ML-For-Beginners站点，提供12周26课时的完整机器学习入门路径。课程以Python+Scikit-learn为核心，涵盖监督/非监督学习、模型评估、Web部署等关键环节，每课配测验、Jupyter Notebook、数据集与课后挑战，完全免费且开源托管于GitHub，支持在线阅读或本地下载，适合高校教学、自学充电及企业内训。

主要功能

系统课程：26节课按周递进，含课前测验、讲解、课后测验、作业与答案。
实战项目：北美南瓜价格预测、亚洲美食分类、尼日利亚音乐聚类等7大案例。
交互环境：一键在GitHub Codespaces、Binder或VS Code打开Notebook，零配置运行。
多语言支持：文档已本地化十余种语言，含简体中文。
扩展链接：关联微软AI、数据科学、生成式AI等姊妹课程，形成进阶通道。
社区协作：GitHub Issue/PR机制，鼓励贡献翻译、纠错与新案例。
离线包：提供PDF讲义、数据集ZIP、PPT教案，便于无网教学。

应用场景

高校教师可整套引用作学期课程；编程新手按周自学，边做测验边敲代码；数据分析师快速查找回归/聚类模板；企业在内训营中直接Fork仓库做二次开发；技术社区组织Study-Jam共读，用GitHub Discussion答疑。

优势特点

完全免费、大厂背书、零广告；案例贴近生活，数据即取即用；多运行环境任选，降低配置门槛；测验-作业闭环，即时验证学习效果；开源协议MIT，可商用改编；社区活跃，问题24h内响应；与微软云生态无缝衔接，一键部署到Azure App Service。