100-Days-Of-ML-Code 机器学习百日代码
一个由 Siraj Raval 发起的机器学习百日学习挑战项目，包含数据预处理、线性回归、逻辑回归、SVM、KNN、决策树等经典算法的代码实现与信息图。
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开源 · MIT
#Python
#机器学习
#教程
#scikit-learn
#100天
52k
星数
否
中文
—
主语言
是
活跃
7
贡献者
人工分析
EDITORIAL推荐理由
该项目以每日打卡的形式系统梳理机器学习基础算法，配有直观的信息图和可运行的代码示例，适合初学者按部就班地学习。超过 5 万 Star 表明其社区认可度高，是入门机器学习的优质路线图。
适用场景
- 机器学习初学者系统学习经典算法
- 高校课程或训练营的辅助教学材料
- 面试前快速复习机器学习基础
- 个人百日学习计划的参考模板
优点
- 内容结构清晰，按天划分知识点
- 信息图直观易懂，降低理解门槛
- 代码基于 Python 和 scikit-learn，实用性强
- 社区活跃，Star 数高，易于获取帮助
缺点
- 部分天数仅有信息图，缺少代码实现
- 内容深度有限，适合入门而非进阶
- 更新频率较低，部分库版本可能过时
- 英文文档为主，中文用户需一定英语基础
上手难度
入门
项目简介
100-Days-Of-ML-Code 是由 Avik-Jain 发起的一个机器学习百日学习挑战项目，灵感来源于 Siraj Raval 的 #100DaysOfMLCode 活动。该项目以每日一个主题的形式，覆盖了机器学习中的经典算法和基础概念，并提供了相应的代码实现和信息图（Infographics）。
内容结构
项目按照天数组织，每天包含一个主题，例如：
- Day 1：数据预处理
- Day 2：简单线性回归
- Day 3：多元线性回归
- Day 4-6：逻辑回归（原理与实现）
- Day 7：K 近邻（KNN）
- Day 9-12：支持向量机（SVM）
- Day 13：朴素贝叶斯分类器
- Day 23：决策树
- Day 26-29：线性代数复习（3Blue1Brown 视频）
- Day 30-31：微积分精华
每个主题通常包含：
- 简短的概念说明
- 信息图（直观展示算法原理）
- 代码实现（部分天数提供）
代码与数据集
代码主要使用 Python 和 scikit-learn 库实现，数据集存放在 datasets 目录下。例如，逻辑回归的实现代码位于 Code/Day 6 Logistic Regression.md。
# 示例：使用 scikit-learn 实现逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)
适用人群
- 机器学习初学者，希望系统了解经典算法
- 需要快速复习基础概念的学生或开发者
- 寻找百日学习计划模板的自学者
学习建议
建议按照天数顺序学习，先阅读信息图理解概念，再运行代码加深印象。对于缺少代码的天数，可以尝试自己实现或参考其他资源。由于项目以英文为主，可结合中文资料辅助理解。
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