📌 路线图 ⏱️ 6-12 个月 🎯 入门到高级

机器学习基础路线图

从零基础到机器学习工程师的完整学习路径，涵盖数学基础、核心算法、实战项目等内容

#机器学习 #人工智能 #数据科学
🗺️

结构化学习

共包含 3 个阶段、10 个知识点，循序渐进掌握核心技能。

⏱️

学习建议

推荐学习时长约为 6-12 个月，可根据自身节奏灵活调整。

🎯

关键能力

机器学习 · 人工智能 · 数据科学

循序渐进的学习计划

按阶段结构化的学习路径，帮助你系统掌握核心技能。每个阶段都有明确的学习目标和配套资源。

难度筛选：
3
学习阶段
10
知识点
6-12 个月
学习建议

阶段 1

基础知识

编程和数学基础

📝 4 个知识点
🌱

Python 编程基础

入门

掌握 Python 基础语法、数据结构、函数、面向对象编程

⏱️ 2-4 周
🌱

NumPy & Pandas

入门

学习 NumPy 数组操作和 Pandas 数据分析

⏱️ 2 周
🌱

数学基础

入门

线性代数、微积分、概率统计基础

⏱️ 4-6 周
🌱

数据可视化

入门

使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

⏱️ 1-2 周

阶段 2

核心算法

机器学习核心算法和方法

📝 3 个知识点
🚀

监督学习

中级

分类与回归、线性模型、决策树

⏱️ 3-4 周
🚀

无监督学习

中级

聚类、降维、异常检测

⏱️ 2-3 周
🚀

集成学习

中级

随机森林、梯度提升树、XGBoost

⏱️ 2-3 周

阶段 3

实战技能

实际应用必备技能

📝 3 个知识点
🚀

模型评估与优化

中级

交叉验证、指标选择、超参数调优

⏱️ 2 周
🚀

特征工程

中级

特征提取、特征选择、特征变换

⏱️ 2-3 周
⚡

实战项目

高级

完整的机器学习项目实战

⏱️ 4-8 周