属于 Machine Learning 学习旅程新学习旅程用 Python 学监督学习
训练能从带标签的示例中学习的模型。用 scikit-learn 划分数据、拟合、预测和评分，在图表上看清每个模型，最后完成一个企鹅物种分类器。
58 节课58 个挑战240 道测验题
- 适合初学者
AI 辅助编程帮助
动手实践的互动课程
检验所学的测验
免费结业证书
课程大纲
本单元属于 Machine Learning 学习旅程。完整大纲还有更多单元：点击下方任意预览，即可在学习旅程页面查看。
- 单元 1数据与图表60 节课
- 单元 2机器学习统计学64 节课
单元 3
监督学习
开始本单元开始使用 scikit-learn 训练真实模型：划分数据、拟合模型、进行预测并衡量效果。学习 k-NN、线性回归和逻辑回归、决策树、随机森林与提升方法，通过交叉验证进行可靠评估，并使用流水线，最后完成一个端到端的企鹅项目。近邻
5 节课520逻辑回归
5 节课520- 单元 4无监督学习51 节课
在实践中学习
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12 天连胜
明天再来，保持你的连胜！
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第 5 天，共 7 天
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晋级区多种学习方式
阅读、收听、自我测验、问 AI，或者查阅学过的任何内容。每节课都配合你的节奏。
变量是一个有名字的容器，用来存储值，方便你在程序后面引用。
在 Python 中，创建变量只需写下名字、一个等号，再写上要存储的值。
值可以随时间变化。给这个名字重新赋值，它就会指向新的值。
获得证书
每完成一门课程都能获得证书。把证书添加到你的 LinkedIn 个人资料和简历中，向雇主展示你的编程能力。
结业证书Python 基础
添加到 LinkedIn为什么在 Coddy 学监督学习
- 完整的 scikit-learn 工作流程只有四行，每个项目都会用到：
train_test_split、fit、predict和score。之后遇到的每个模型都只是多一行代码，而不是一套新的工作方式。 - 看清模型做了什么决定。决策边界给平面着色，残差图显示直线漏掉了什么，ROC 曲线显示一个阈值要付出什么代价。每节课都有图表，运行代码时你的图表会出现在“图表”标签页中。
- 承担大部分实际工作的模型：k 近邻、线性回归和逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升，还有能缩放、编码和填补缺失值，又不会泄露测试集信息的管道。
- 客观的评分。混淆矩阵、精确率和召回率、类别不平衡、过拟合、验证集和交叉验证，让你分辨出哪个模型真正有效，哪个只是背下了作业答案。
关于监督学习的常见问题
监督学习是什么？
监督学习用带有正确答案（称为标签）的示例来训练模型。每一行都有特征（企鹅的喙长、鳍长、所在岛屿）和一个标签（它的物种）。模型学习两者之间的联系，然后为新的数据行预测标签。之所以叫“监督”，是因为标签扮演了老师的角色：模型在学习过程中会根据标签不断得到纠正。
监督学习和无监督学习有什么区别？
分类和回归是什么？
它们是监督学习的两种类型。分类预测一个类别，比如是否为垃圾邮件，或者三种葡萄酒中的哪一种。回归预测一个数值，比如明天的自行车租借量，或者病人的病情进展程度。很多模型两者都能做：k-NN、决策树和随机森林都各有分类和回归版本，课程两种版本都会用到。
课程涵盖哪些监督学习算法？
StandardScaler、OneHotEncoder、SimpleImputer、管道、cross_val_score 和 GridSearchCV。开始之前需要掌握什么？
怎么知道我的模型好不好？
用训练时从没见过的数据行来测试它，并和一个简单的基准比较，比如总是猜最常见的类别。当某个类别很少见时，单看准确率可能会骗人，所以课程还会教混淆矩阵、精确率、召回率、F1 和 ROC 曲线，以及用交叉验证确认分数不是靠运气。
监督学习单元需要多长时间？
58 节课，按自己的节奏学大约 10 小时：每天半小时，几周就能学完。每节课讲一个概念、做一道练习，单元最后是企鹅项目和四道结业挑战。
免费吗？
免费。课程内容、图表、AI 提示和单元证书都免费。免费账号每天可以学几节课，Pro 会取消每日限制。
