机器学习100天

1. 项目介绍： 100 Days Of ML Code：这是一个由AvikJain创建的GitHub项目，包含了数据预处理、线性回归、逻辑回归等知识点和代码。该项目的英文版已经获得了近20k个Star，并且有中文版可供学习。 项目内容：项目涵盖了从数据预处理到深度学习的各个方面，包括有监督学习（如线性回归、逻辑回归、SVM、决策树等）、无监督学习（如K均值聚类、层次聚类）和深度学习（如神经网络基础、TensorFlow和Keras的使用）。

2. 学习资源： 中文版教程：你可以在CSDN博客上找到详细的中文版教程，该教程包含了项目的详细步骤和代码实现。 知乎专栏：知乎上也有相关的专栏文章，详细介绍了学习计划的每一天的内容和进展。

3. 学习路线图： 初学者到专业科学家的路线图：你可以参考一些机器学习的学习路线图，如CSDN博客上的完整指南，这些指南通常会分为几个阶段，从预备知识到高级实践。

4. 其他推荐资源： Coursera课程：吴恩达（Andrew Ng）在Coursera上开设的《机器学习》课程是一个很好的入门资源，涵盖了监督学习和无监督学习等多个主题。 AI专家路线图：如果你想进一步深入学习，可以参考GitHub上的AI专家路线图，该路线图几乎涵盖了AI领域的所有知识点。

机器学习100天：从入门到实战的旅程

第1-10天：基础知识储备

在开始学习机器学习之前，我们需要对相关的基础知识有所了解。

第1天：了解机器学习的基本概念

了解机器学习的定义、分类和应用场景，为后续学习打下基础。

第2天：掌握Python编程基础

Python是机器学习中最常用的编程语言，学习基本的语法和数据结构。

第3天：学习NumPy库

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，掌握其基本操作和功能。

第4天：学习Pandas库

Pandas是Python中用于数据分析的库，学习其基本操作和数据处理方法。

第5天：学习Matplotlib库

Matplotlib是Python中用于数据可视化的库，学习其基本操作和绘图技巧。

第6-10天：学习线性代数、概率论和统计学

这些数学知识是机器学习的基础，需要通过学习来掌握。

第11-20天：机器学习算法入门

在掌握了基础知识后，我们可以开始学习一些常见的机器学习算法。

第11天：线性回归

了解线性回归的基本原理和实现方法，学习如何解决回归问题。

第12天：逻辑回归

学习逻辑回归在分类问题中的应用，掌握其原理和实现方法。

第13天：决策树

了解决策树的基本原理和构建方法，学习如何解决分类和回归问题。

第14天：支持向量机

学习支持向量机的原理和实现方法，掌握其在分类问题中的应用。

第15天：K-近邻算法

了解K-近邻算法的基本原理和实现方法，学习其在分类和回归问题中的应用。

第16天：朴素贝叶斯

学习朴素贝叶斯的基本原理和实现方法，掌握其在分类问题中的应用。

第17天：K均值聚类

了解K均值聚类的基本原理和实现方法，学习其在聚类问题中的应用。

第18天：层次聚类

学习层次聚类的基本原理和实现方法，掌握其在聚类问题中的应用。

第19天：主成分分析

了解主成分分析的基本原理和实现方法，学习其在降维问题中的应用。

第20天：关联规则挖掘

学习关联规则挖掘的基本原理和实现方法，掌握其在推荐系统中的应用。

第21-30天：深度学习入门

深度学习是机器学习的一个分支，近年来取得了显著的成果。

第21天：了解深度学习的基本概念

了解深度学习的定义、发展历程和应用场景。

第22天：学习TensorFlow框架

TensorFlow是Google开源的深度学习框架，学习其基本操作和模型构建。

第23天：学习Keras库

Keras是TensorFlow的高级API，学习其简洁易用的特点。

第24天：学习神经网络基本结构

了解神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机等。

第25天：学习卷积神经网络

了解卷积神经网络的基本原理和实现方法，学习其在图像识别中的应用。

第26天：学习循环神经网络

了解循环神经网络的基本原理和实现方法，学习其在序列数据处理中的应用