机器学习入门路线图

零基础学机器学习，最重要的不是天赋，而是路径。

第一阶段：数学基础（2 周）

• 线性代数：矩阵运算
• 概率论：贝叶斯思想
• 微积分：梯度下降的直觉

第二阶段：Python 与工具（2 周）

• NumPy / Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn

第三阶段：核心算法（4 周）

1. 线性回归与逻辑回归
2. 决策树与随机森林
3. SVM 与聚类

第四阶段：深度学习（4 周）

• PyTorch 基础
• 神经网络原理
• 卷积网络与 Transformer

小结

动手写代码永远比看教程重要。