Python 机器学习 100 天入门，听着挺唬人是吧？其实真没那么难。我身边好几个之前连代码都没碰过的朋友，跟着系统的方法学，三个月就能自己跑通简单的预测模型了。今天就把他们亲测有效的路子分享出来，再配上实用的代码示例和思路图解，保证你能看懂、能上手。
? 第 1-7 天：先把 “地基” 打牢 ——Python 基础 + 环境搭建
刚开始千万别急着碰机器学习算法，先把 Python 这门工具用顺了。这就像学开车前，得先知道油门、刹车在哪，不然再好的车也开不了。
首先是环境搭建。推荐用 Anaconda，它自带了很多机器学习会用到的库，省得你一个个去装。步骤很简单：去 Anaconda 官网（记得核对网址，别点到乱七八糟的链接）下载对应系统的安装包，双击安装时勾选 “Add Anaconda to PATH”，这样后面在命令行里就能直接调用了。安装完成后，打开 Anaconda Navigator，点一下 Jupyter Notebook，等几秒就会弹出一个网页，这就是我们写代码的地方，特别方便随时运行和修改。
然后是 Python 基础。重点掌握这几个点就行：变量和数据类型（整数、字符串、列表、字典这些得分清）、条件判断（if-else 语句）、循环（for 和 while，处理大量数据时常用）、函数（把重复的操作打包，复用起来更高效）。给你个小练习：写一个函数，输入一个列表，返回列表里所有偶数的和。别觉得简单，能把这些基础逻辑理顺，后面看算法代码才不会懵。
对了，这阶段一定要多动手。看到一个知识点，就打开 Jupyter Notebook 敲一遍代码，改改参数看看结果怎么变。比如学列表的时候，试试 append 和 extend 的区别，自己跑一遍比看十遍教程都管用。
? 第 8-15 天：认识 “工具包”—— 核心库入门（NumPy+Pandas+Matplotlib）
机器学习不是从零开始写代码，很多重复的工作早就有人做好了 “工具包”，我们直接用就行。这三个库就是必装的 “三板斧”，每天搞定一个，一周就能用顺。
NumPy 是用来处理数值计算的，特别是数组操作。比如你有一组数据，想求平均值、标准差，或者做矩阵运算，用它比用 Python 自带的列表快得多。举个例子：import numpy as np，然后 a = np.array ([1,2,3,4])，直接 print (a.mean ()) 就能得到平均值，简单吧？记住，处理数值型数据，NumPy 是效率之王。
Pandas 主要用来处理表格类数据，像 Excel 表格那种。它有个核心数据结构叫 DataFrame，你可以把它理解成一个带行名和列名的表格。比如用 pd.read_csv () 能直接读取 CSV 文件，比手动一行行读方便太多。拿到数据后，用 df.head () 看看前几行，df.info() 查查有没有缺失值，这些都是数据分析的第一步。我每次拿到新数据，第一件事就是用 Pandas 看看数据长什么样，这习惯一定要养成。
Matplotlib 是用来画图的。数据光看数字太抽象，画成折线图、柱状图、散点图，规律一眼就能看出来。比如用 plt.scatter (x,y) 画个散点图，能快速判断两个变量是不是有关系。记得加上 plt.xlabel ()、plt.ylabel () 和 plt.title ()，让图更清晰。刚开始不用追求画得多好看，能把数据的趋势表现出来就行。
这阶段可以找个简单的数据集练手，比如经典的鸢尾花数据集（后面学算法也会用到），用 Pandas 读进来，用 NumPy 算几个统计量，再用 Matplotlib 画个分布图，一套流程走下来，这三个库基本就入门了。
? 第 16-30 天：搞懂 “游戏规则”—— 机器学习基本概念 + 数据预处理
到这儿，终于要正式接触机器学习了。不过别急着跑模型，先搞懂一些基本概念，知道 “为什么要这么做”，后面才不会盲目调参。
什么是机器学习？简单说就是让机器从数据里找规律，然后用这个规律预测新数据。比如给机器看 1000 张猫和狗的图片，告诉它哪些是猫、哪些是狗，它就会总结出猫和狗的特征（比如猫耳朵更尖），下次看到新图片，就能判断是猫还是狗。这个 “找规律” 的过程，就是训练模型。
机器学习分几种类型？最常见的是监督学习（有标签，像刚才的猫和狗图片）、无监督学习（没标签，让机器自己找数据里的分组）和强化学习（像训练机器人走路，通过试错来优化）。我们入门先重点学监督学习，里面的分类和回归问题最常用。
然后是数据预处理，这一步太重要了！我见过很多人拿到数据直接扔给模型，结果效果差得离谱。为啥？因为原始数据里可能有缺失值、异常值，或者不同特征的单位不一样（比如年龄是 0-100，收入是 0-100000），这些都会干扰模型。
预处理怎么做？缺失值可以用均值、中位数填补，或者直接删掉缺失太多的行 / 列（看具体情况）；异常值可以用箱线图找出来，要么修正要么剔除；最重要的是特征缩放，比如用 StandardScaler 把数据缩放到均值为 0、标准差为 1，或者用 MinMaxScaler 缩到 0-1 之间，这样模型才不会被数值大的特征带偏。用 sklearn 库的预处理模块就能轻松实现，比如 from sklearn.preprocessing import StandardScaler，然后 scaler = StandardScaler ()，X_scaled = scaler.fit_transform (X)，一步到位。
这阶段一定要记住：数据预处理的质量，直接决定模型效果的上限。花再多时间在这上面都不亏。可以找个带缺失值的数据集，试试怎么处理，对比一下处理前后模型的表现（哪怕是简单模型），你就知道这步有多关键了。
? 第 31-50 天：从 “简单” 开始 —— 经典算法入门（线性回归 + 逻辑回归）
现在可以开始跑模型了！先从最简单的线性回归和逻辑回归入手，这两个算法不仅实用，还能帮你理解机器学习的核心思路 —— 通过拟合数据找到最优参数。
线性回归用来预测连续值，比如房价、销量。它的思路特别直观：假设特征和目标值之间是线性关系（比如房子面积越大，价格越高），然后找到一条直线，让所有数据点到这条直线的距离最近。用代码实现也不难，sklearn 库直接提供了 LinearRegression 模型。比如用波士顿房价数据集（不过这个数据集现在可能需要单独下载，也可以用其他房价数据替代），把 “面积”“房间数” 作为特征，“房价” 作为目标，用 model.fit (X,y) 训练，再用 model.predict (X_test) 预测，最后用 mean_squared_error 算一下预测值和真实值的差距，就能知道模型准不准。
这里有个坑要注意：线性回归很容易出现过拟合（就是模型在训练数据上表现特别好，但在新数据上很差）。怎么判断？看训练集和测试集的误差，如果训练集误差很小，测试集误差很大，基本就是过拟合了。解决办法可以用正则化，比如 Ridge 回归，在训练的时候加上一个惩罚项，限制参数不要太大。
逻辑回归虽然叫 “回归”，但其实是用来做分类的，比如判断邮件是不是垃圾邮件。它会把线性回归的结果通过一个 Sigmoid 函数转换成 0-1 之间的概率，大于 0.5 就判为 1 类，小于 0.5 就判为 0 类。代码和线性回归差不多，把模型换成 LogisticRegression 就行。用鸢尾花数据集试试，预测花的类别，看看准确率能到多少。
学这两个算法的时候，最好画个图解图：线性回归就是找直线，逻辑回归就是把直线的输出映射到概率上。理解了这个，后面学更复杂的算法会轻松很多。记得多调调参数，比如逻辑回归里的正则化系数 C，看看它怎么影响模型效果，慢慢就有感觉了。
? 第 51-70 天：进阶一步 —— 决策树 + 随机森林（处理复杂关系）
线性模型只能处理特征和目标之间的线性关系，但现实中很多数据关系是复杂的，这时候就需要决策树和随机森林出场了。这两个算法不仅效果好，还特别容易解释，面试的时候也常被问到。
决策树就像我们平时做选择的过程。比如判断一个人会不会买某件商品，先看 “年龄”，如果小于 25 岁，再看 “有没有学生优惠”，一步步往下分，最后得出结论。它的优点是直观，画出来就是一棵树，每个节点都是一个判断条件。用 sklearn 的 DecisionTreeClassifier 训练模型后，甚至可以把树画出来看。不过决策树有个缺点：很容易过拟合，把训练数据里的噪音都学进去了，导致泛化能力差。
那怎么解决决策树的过拟合问题？随机森林就是个好办法。它简单说就是 “三个臭皮匠顶个诸葛亮”—— 建很多棵决策树，每棵树用不同的样本和特征训练，最后投票决定结果。这样一来，单棵树的过拟合问题就被中和了，准确率和稳定性都能提升不少。而且随机森林还能输出特征重要性，告诉你哪个特征对预测结果影响最大，这个功能在实际工作中特别有用。
这阶段可以用泰坦尼克号数据集练习，预测乘客是否幸存。先用决策树跑一遍，看看准确率和过拟合情况，再换随机森林对比一下，你会明显发现随机森林的表现更稳。记得观察特征重要性，比如泰坦尼克号数据里，“性别” 和 “票价” 往往是重要特征，这也符合我们的常识。
? 第 71-85 天：让模型 “更准”—— 模型评估 + 调参技巧
模型跑出来了，怎么知道它好不好？又怎么让它更好？这就需要模型评估和调参了。这部分是提升模型效果的关键，也是很多人容易忽略的地方。
先说说模型评估指标。分类问题常用的有准确率（整体对了多少）、精确率（预测为正的里面真的有多少）、召回率（真的为正的里面预测对了多少）和 F1 分数（综合精确率和召回率）。比如预测癌症，召回率就很重要 —— 不能漏掉真正的癌症患者。回归问题常用的有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和 R² 分数（越接近 1 越好）。一定要根据具体问题选对评估指标，不然评估结果可能完全没用。
然后是交叉验证。别只用一次训练集和测试集划分来评估模型，因为不同的划分可能导致结果波动。交叉验证会把数据分成好几份，每次用一份当测试集，其他当训练集，最后取平均结果，这样更可靠。sklearn 的 cross_val_score 函数就能实现，用起来很方便。
调参方面，别凭感觉瞎试。网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）是常用的方法。网格搜索会把你给定的参数组合都试一遍，找到最好的；随机搜索则是在参数范围内随机抽样尝试，效率更高。比如随机森林里的 n_estimators（树的数量）、max_depth（树的深度），都可以用这两个方法来调。一般先大范围试，找到大致区间，再缩小范围精细调，能省不少时间。
举个例子，你用随机森林做分类，先设定 n_estimators 在 [50,100,200]，max_depth 在 [5,10,None]，用网格搜索跑一遍，假设发现 n_estimators=100、max_depth=10 时效果不错，下次就可以在 [80,120] 和 [8,12] 里再搜，这样一步步逼近最优参数。
? 第 86-100 天：实战演练 —— 完整项目流程 + 成果总结
最后这段时间，一定要完整走一个项目流程，把前面学的东西串起来。选一个自己感兴趣的数据集，比如电商用户购买预测、天气预测，或者用 Kaggle 上的入门级比赛数据。
完整流程是这样的：先明确问题（是分类还是回归），然后收集和加载数据，用 Pandas 和 Matplotlib 做探索性分析（看看数据分布、有没有异常），接着进行数据预处理（处理缺失值、编码分类特征、特征缩放），然后选择几个算法（比如逻辑回归、随机森林）训练模型，用交叉验证评估效果，再调参优化，最后用最优模型做预测，并分析结果。
做完后，把整个过程整理成报告，包括用了什么方法、遇到了什么问题、怎么解决的、模型效果如何。这不仅能巩固知识，还能作为自己的作品集。很多人学完后觉得没掌握，就是因为少了这一步 —— 只有完整做一个项目，才知道哪些地方是真正的难点。
到这里，100 天的入门之路就走完了。别觉得 100 天就能成为专家，这只是个开始。但只要按这个路子走下来，你肯定能具备基本的机器学习实战能力，能看懂别人的代码，能自己跑通简单项目，这就已经超过很多入门者了。
记住，机器学习最重要的是多练、多思考。遇到问题别慌，先看看数据是不是有问题（大部分时候问题都出在数据上），再检查预处理步骤，最后才考虑换算法或调参。坚持下去，你会发现这东西其实挺有意思的。
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