? 前 20 天：把地基打牢，别着急跑
零基础学机器学习，最容易踩的坑就是上来就啃算法。就像盖房子不打地基，早晚得塌。这 20 天，每天 1 小时，咱就专注两件事：数学基础捡起来，Python 门槛迈过去。
前 10 天专攻数学 —— 别慌，不用啃完《高等数学》全集。重点抓概率统计和线性代数里的 “实用派”。比如第 1 天，花 20 分钟看 B 站 “3Blue1Brown” 的《概率统计入门：均值、中位数到底啥区别》，剩下 40 分钟做 3 道应用题：用 Excel 算一组数据的方差，分析身边 10 个人的身高均值，再理解 “为什么说方差能看出数据波动”。第 5 天学线性代数，不用管行列式怎么求，就吃透 “向量是啥”“矩阵乘法在机器学习里为啥用来做数据转换”，拿 NumPy（后面会学）简单实现个 2x2 矩阵乘法，你会发现比死记公式好懂 10 倍。
第 11 到 15 天，Python 入门。别用厚厚的教材，直接上 “菜鸟教程” 的 Python 板块。第 11 天学 print 函数和变量，花 10 分钟敲 5 行代码：print ("我在学机器学习")、a=5、b=3、print (a+b)，剩下 50 分钟改改变量值，看看输出咋变。第 13 天必须搞定列表和字典 —— 这俩是处理数据的 “筐”，机器学习里 90% 的数据都靠它们装。比如用列表存 10 个学生的成绩，用字典存 “姓名 - 成绩” 对应关系，再写个简单循环遍历输出，这步练熟了，后面处理数据集会顺很多。
第 16 到 20 天，工具上手。Anaconda 必须装（官网www.anaconda.com/download，选 Python 3.9 以上版本，新手别用最新版，容易出 bug），Jupyter Notebook 每天打开练 10 分钟 —— 这工具就像机器学习的 “草稿本”，代码能分段跑，还能写笔记，简直是为每天 1 小时量身定做。第 18 天试试用 Pandas 读个 CSV 文件（网上随便找个 “学生成绩.csv”），用 df.head () 看前 5 行数据，你会突然觉得 “哦，原来数据是这么摆的”。
这 20 天核心就一个：别贪多，能动手的绝不只看。哪怕每天只搞懂一个小概念，敲对 3 行代码，都比囫囵吞枣看 10 个视频强。
? 第 21-50 天：算法入门，从 “看懂” 到 “会用”
基础搞定后，第 21 天可以正式跟机器学习 “打招呼” 了。这 30 天，每天啃一个核心算法，从简单到复杂，重点不是推导公式，而是搞懂 “这算法能干啥，怎么用代码实现”。
第 21-25 天，线性回归。第 21 天先搞懂 “啥是回归问题”—— 比如预测房价、体重，结果是连续的数字。找个 “波士顿房价数据集”（sklearn 库里自带，后面会说），第 22 天用 Python 的 sklearn 库，照着示例敲代码：from sklearn.linear_model import LinearRegression，再用 model.fit (X,y) 训练模型。别怕看不懂原理，先跑通流程，看看模型预测的房价和实际值差多少。第 25 天一定要做：改改输入特征（比如只用房龄和面积），看预测结果咋变，你会直观感受到 “特征选得好不好，直接影响模型准不准”。
第 26-30 天，逻辑回归。别被名字骗了，这货是用来解决分类问题的（比如判断邮件是不是垃圾邮件，结果是 “是” 或 “否”）。第 26 天先看个趣味案例：用逻辑回归预测 “用户会不会点广告”，特征是 “用户年龄”“浏览时长”。第 28 天重点记：逻辑回归的输出是 “概率”（比如有 80% 概率会点击），超过 0.5 就判为 “是”。自己调调阈值（比如改成 0.6），看看分类结果咋变，这就是 “调参” 的入门体验。
第 31-40 天，决策树和随机森林。决策树特别好理解 —— 就像玩 “猜动物” 游戏，一步步提问（“有没有毛？”“会不会飞？”）直到得出答案。第 31 天画一棵简单的决策树（用纸笔都行），比如 “判断水果是不是苹果”：先看颜色（红 / 绿），再看形状（圆 / 椭圆）。第 35 天用 sklearn 实现决策树，你会发现这算法 “特别能扛数据不规范”，但容易 “钻牛角尖”（过拟合）。这时候就该请出随机森林了 —— 第 38 天学 “多个决策树投票” 的原理，跑一遍代码对比：随机森林的准确率通常比单棵树高，这就是 “集体智慧” 的力量。
这 30 天记住：算法不用一次吃透。今天能跑通代码，明天能改改参数，后天能看懂结果，就已经在进步了。遇到卡壳的地方，记下来，后面实战会慢慢明白。
?️ 第 51-80 天：实战为王，把算法用起来
光学不练，等于白学。这 30 天，每天用 1 小时做一个小项目，把前面的算法串起来，重点体验 “从数据到结论” 的全流程。
第 51-60 天，搞个 “用户流失预测” 项目。找个电信用户数据集（kaggle.com上搜 “telco customer churn”，免费下载），第 51 天先做数据清洗：看看有没有空值（比如 “月消费” 那列少了几个数），用均值填上；把 “性别” 这种文字数据转成数字（男 = 0，女 = 1）。第 55 天用逻辑回归和随机森林分别训练模型，对比哪个准确率高。第 60 天画个 “特征重要性” 图（sklearn 能直接出），你会发现 “合约期长短” 可能是影响用户流失的关键 —— 这就是机器学习帮你找到的业务洞察，是不是挺酷？
第 61-70 天，玩 “鸢尾花分类” 升级版。之前可能只用到了 4 个特征，这次加个 “花瓣厚度”（自己编点合理数据也行），第 61 天试试 SVM 算法（支持向量机），看看它在处理多特征时的表现。第 65 天换用 KNN（K 近邻），理解 “K=3” 和 “K=7” 的区别 ——K 太小容易被异常值带偏，K 太大又会模糊边界。第 70 天做个小实验：故意加几个错误数据（比如把花瓣长度写成 100cm），看哪个算法更 “抗造”，你会发现 KNN 对异常值特别敏感，这就是算法的 “性格”。
第 71-80 天，挑战 “房价预测” 综合项目。用加州房价数据集（sklearn 自带），第 71 天先做数据可视化：用 Matplotlib 画 “房龄 vs 价格” 的散点图，看看是不是房龄越老价格越低（不一定哦，老城区可能反而贵）。第 75 天尝试 “特征工程”：把 “总房间数” 除以 “家庭数”，得到 “每户平均房间数”，再用这个新特征训练线性回归，往往准确率会提升 —— 这步叫 “创造更有价值的特征”，是机器学习高手的必备技能。第 80 天做模型评估：除了看准确率，还要算 MAE（平均绝对误差），比如预测房价平均差 5 万块，这比单纯说 “准确率 80%” 更有实际意义。
这 30 天最关键的是：别怕数据乱、结果差。真实世界的数据从来都不完美，机器学习的核心就是在混乱中找规律。哪怕今天的模型准确率只有 60%，只要知道哪里没做好（比如特征没选对），就是巨大的进步。
? 第 81-100 天：进阶 + 复盘，形成自己的方法论
最后 20 天，既要学点进阶内容，也要回头看看这 100 天的路，把零散的知识串成体系。
第 81-90 天，摸一摸深度学习的门。不用怕，就从最简单的神经网络开始。第 81 天理解 “神经元” 的工作原理：就像一个开关，输入乘以权重加起来，超过某个值就激活（输出 1），否则不激活（输出 0）。第 85 天用 TensorFlow/Keras 搭个 3 层的简单神经网络（输入层 4 个节点，隐藏层 8 个，输出层 1 个），训练它做 “手写数字识别”（MNIST 数据集，网上教程一搜一大把）。你会发现，当数据量大、特征复杂时（比如图像），深度学习比传统算法强太多 —— 但训练起来也慢，这就是 “算力换效果”。
第 91-95 天，复盘 100 天的学习路径。拿张纸画下来：从数学基础到 Python，从线性回归到随机森林，从数据清洗到模型评估，哪些地方卡壳最久？哪些算法最对自己胃口？比如有人觉得决策树直观，有人偏爱神经网络的 “黑盒魔力”，找到兴趣点，后面可以深入学。
第 96-100 天，做一个 “全流程回顾” 项目。选一个新数据集（比如 “电影评分预测”），用 1 小时走一遍：数据清洗→选特征→试 3 种算法（线性回归、随机森林、简单神经网络）→评估结果→写个 200 字的 “结论报告”。这时候你会发现，机器学习的核心不是算法多牛，而是 “知道用什么算法解决什么问题”。就像工具箱里的扳手和螺丝刀，各有各的用处，能修好东西的就是好工具。
最后 5 天，一定要给自己点个赞。从 0 到 100 天，每天 1 小时，你已经走完了机器学习的 “从入门到能用” 之路。可能现在还写不出复杂模型，但你懂了全流程，会用工具，这就超过了 90% 的 “理论派”。
? 100 天之后：保持节奏，持续进阶
100 天不是结束，是开始。每天 1 小时的习惯别丢，接下来可以：
- 啃一本进阶书：《机器学习实战》或《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》，每天看 1 章，敲 1 段代码。
- 逛技术社区：kaggle.com上找比赛围观，看看别人的思路；知乎 “机器学习” 话题下答几个新手问题，倒逼自己梳理知识。
- 结合兴趣深耕：比如喜欢图片处理，就往计算机视觉走；喜欢文本分析，就攻 NLP（自然语言处理）。
记住，机器学习这东西，不怕慢，就怕断。每天 1 小时，一年就是 365 小时，足够从入门到能独立做项目了。别羡慕那些 “3 天入门” 的神话，咱这种稳扎稳打的节奏，反而学得更扎实。
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