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一套为期 12 周、共 26 课的经典机器学习入门课程，基于 Scikit-learn，提供 Python 和 R 版本。

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这是什么？

ML for Beginners 是一套结构化的机器学习课程，讲解不依赖深度学习的经典机器学习方法。课程主要使用 Scikit-learn，共 12 周、26 节课，内容涵盖回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测和强化学习，末尾还有一课介绍机器学习的真实应用。

每节课包含课前小测验、文字讲解、挑战和作业，多数课程以项目驱动，数据集取材于世界不同地区，例如北美南瓜价格以及亚洲与印度菜系。大部分课程提供 Python 的 Jupyter Notebook 代码，许多课程也有对应的 R 版本。仓库中还附带一个包含 52 套小测验的测验应用，可在本地运行。

课程适合独立学习或小组学习的学生，也附有面向教师的使用建议。内容已翻译为 50 多种语言。

核心功能

  • 01涵盖回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列和强化学习
  • 02以 Scikit-learn 为主的 Python 项目式课程
  • 03许多课程提供 R 语言版本
  • 04每节课配有课前和课后小测验，共 52 套，可本地运行
  • 05每节课提供参考答案、挑战和作业
  • 06内容已翻译为 50 多种语言

适用场景

  • 零基础开发者自学经典机器学习
  • 教师依据课程安排开展机器学习课程教学
  • 通过回归和分类项目动手学习 Scikit-learn
  • 与《Data Science for Beginners》课程配合学习

快速上手

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    在 GitHub 上 Fork 该仓库

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    将仓库克隆到本地

    git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

标签

#machine-learning#education#scikit-learn#python#data-science#curriculum#machine-learning-algorithms#machinelearning#machinelearning-python#microsoft-for-beginners

常见问题

ML-For-Beginners 是什么？
一套为期 12 周、共 26 课的经典机器学习入门课程，基于 Scikit-learn，提供 Python 和 R 版本。 ML for Beginners 是一套结构化的机器学习课程，讲解不依赖深度学习的经典机器学习方法。课程主要使用 Scikit-learn，共 12 周、26 节课，内容涵盖回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测和强化学习，末尾还有一课介绍机器学习的真实应用。
ML-For-Beginners 可以免费使用吗？用的什么许可证？
ML-For-Beginners 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
ML-For-Beginners 还在维护吗？
活跃维护中。ML-For-Beginners 最近一次提交是在 2026年10月18日。
ML-For-Beginners 适合用来做什么？
零基础开发者自学经典机器学习 教师依据课程安排开展机器学习课程教学 通过回归和分类项目动手学习 Scikit-learn 与《Data Science for Beginners》课程配合学习
ML-For-Beginners 怎么安装和运行？
在 GitHub 上 Fork 该仓库 将仓库克隆到本地: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
在哪里获取 ML-For-Beginners？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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