机器学习学习路线图 🚀

入门阶段 📚

1. 基础概念

   • 了解监督学习、无监督学习、强化学习等核心类型
   • 学习数据预处理、特征工程、模型评估指标
   

2. 编程基础

   • 掌握 Python 编程语言（推荐使用 Jupyter Notebook）
   • 熟悉 NumPy、Pandas、Matplotlib 等数据处理库
   

3. 数学基础

   • 复习线性代数、概率论与统计学、微积分
   • 理解梯度下降、损失函数等优化算法原理
   

进阶阶段 🔍

1. 算法实践

   • 实现线性回归、逻辑回归、决策树等经典算法
   • 学习支持向量机（SVM）、随机森林、K-均值聚类
   

2. 深度学习入门

   • 掌握神经网络基本结构与反向传播原理
   • 学习使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架
   

3. 实战项目

   • 参与 Kaggle 竞赛（推荐路径：/learn-ml/competitions）
   • 完成手写数字识别、房价预测等经典案例
   

拓展阅读 📚

• 机器学习资源中心：包含书籍推荐、课程链接和工具教程
• 常见问题解答：解决学习过程中遇到的疑问

保持学习热情，未来可期！💡