【導語】：微軟又給初學者開源了一份機器學習課程。
該課程在 GitHub 挺受歡迎，排在周榜第一。
簡介
ML-For-Beginners 是微軟開源的機器學習入門教程，總共有 25 節課，時間週期為 12 周，課程主要使用 Scikit-learn 庫。學習這門課程的同時也能瞭解世界各地的文化，因為課程裡面的技術會被應用到來自世界很多地區的資料。
每一節課都包括課前與課後測驗、完成課程的書面說明、解決方案、作業等。課程內容是基於專案構建的，可以讓你在理論學習的同時動手實踐，有助於你保持學習的動力。
該課程的作者為 Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Ornella Altunyan 和 Amy Boyd。
GitHub 周榜第一！微軟給新手開
https：//www。zhihu。com/video/1400055714035888128
每節課都包含以下內容：
草稿筆記
補充影片
課前熱身測驗
書面課程
如何構建專案的分佈指南
知識檢查
課程挑戰
補充閱讀
任務
課後測驗
專案地址是：
https：//
github。com/microsoft/ML
-For-Beginners
入門
對學習者來說
學習者使用該教程時，建議 fork 倉庫並自己或小組完成練習，從課前測驗開始，閱讀講座並完成其餘活動。
從課前測驗開始
閱讀講座並完成活動，在每次知識檢查時回顧和反思
透過理解課程來建立專案，獨立思考後再去檢視解決方案程式碼
參加課後測驗
完成挑戰
完成任務
完成課程組後，訪問討論板並更新自己的 PAT 進度。PAT 是一種進度評估工具
對教學者來說
可以隨時隨地在自己的課堂上使用這個課程，並且可以透過 GitHub Classroom 在 GitHub 中使用。透過 fork 這個專案，為每節課建立一個倉庫，這意味著需要將每個資料夾單獨提取到倉庫中。詳細的操作方法官網已經提供了說明。
https：//github。blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/
也可以原樣使用這個倉庫，而不使用 GitHub Classroom。線上格式（Zoom、Teams 或其他），可以為測驗組建分組討論室，並指導學生幫助他們做好學習準備。然後邀請學生參加測驗，並在特定時間將他們的答案提交。
如果需要更私密的格式，請讓學生將課程一堂一課地 fork 到他們自己的 GitHub 倉庫課作為私有儲存庫，並授予你訪問許可權。然後他們可以私下完成測驗和作業，並透過你課堂上的問題進行提交。
內容
在構建課程的時候，作者遵從了兩個教學原則：確保它是基於專案工程的實踐，並且包括頻繁的測驗。
透過確保內容與專案保持一致，該過程對學生更具吸引力，概念的保留也將得到加強。此外，課前的低風險測驗確定了學生學習某個主題的意圖，而課後的第二次測驗進一步進行知識鞏固。課程靈活有趣，可以全部或部分學習。這些專案從小規模開始，到 12 周的週期結束時變得越來越複雜。本課程還包括一個關於機器學習實際應用的後記，可用作額外學分或討論的基礎。
