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微软 ML-For-Beginners 是微软推出的一个面向机器学习初学者的教程项目。以下是关于它的一些主要信息：

课程设置1：
- 课程周期：总共 12 周，有 26 节课（也有说法是 24 节或 25 节，可能在统计上存在一些细微差异）。
- 课程内容涵盖：课程内容广泛，包括机器学习的基本概念、历史、公平性问题、各种机器学习技术（如回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测、强化学习等），还包括一个关于机器学习在现实世界中的应用后记以及生成式人工智能的新课程（涵盖提示工程、文本和图像应用生成、搜索应用等内容）。
教学方法与特点7：
- 基于项目构建：强调实践，每节课都有基于项目的课程指导，让学生在学习理论的同时进行实践操作，通过动手构建项目来增强对知识的理解和掌握，这种方式有助于保持学生的学习动力和兴趣。
- 频繁测验：每节课都包含课前热身测验和课后测验，课前测验可以帮助学生确定学习某个主题的意图，课后测验则能进一步巩固知识。
技术与工具：主要使用 Python 和 Scikit-learn 库来处理机器学习的基本概念和算法，Scikit-learn 是一个用于机器学习的强大 Python 库，提供了很多常用的机器学习算法和工具23。
学习资源与支持7：
- 多种学习形式：课程不仅有详细的文字和代码教程，部分内容还以短视频形式提供，可以在 Microsoft Developer YouTube 频道的 ML For Beginners 播放列表中找到。
- 社区支持：作为一个开源项目，有一定的社区基础，学习者可以参与到社区讨论中，向其他学习者求助或分享自己的见解。课程还提供了行为准则、贡献指南和翻译指南等。
适用人群：适合想要入门机器学习的初学者，无论是学生、数据爱好者还是想要提升技能的专业人士。