四阶段并行学习路线：一份从线性代数到神经网络的 ML 入门指南
kmeanskaran · x · 2026-09-09
作者分享了一套分四个阶段、强调并行学习的机器学习入门路线：
- Phase 1：并行学线性代数+Python、统计学+Pandas；顺序学特征工程、基础算法（回归/分类/聚类）与评估指标，并在 Jupyter Notebook 里照抄复现一个项目，靠观察学。
- Phase 2A：先过神经网络基础概念，不做公式推导。
核心主张是沿用学校多年多学科并行的学习方式，配合好奇心驱动。
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