100天机器学习实战：22K星的入门圣经，但我劝你先看完这篇再决定

说实话，我第一次在 GitHub 上搜机器学习中文教程的时候，这个项目直接蹦到脸上——22K star，标题写着”100天机器学习实战”，中文的。作为一个英文文档看得头疼的人，我当场就点了 Star，然后 clone 下来开始跑。

这项目到底是干嘛的

简单来说，这是一个100天的机器学习学习计划。每天一个知识点，配一个 Jupyter Notebook，从最简单的数据预处理开始，一路走到深度学习。作者是 MLEveryday 社区，整个项目用中文写，对国内新手极其友好。

内容覆盖挺全的：监督学习（线性回归、逻辑回归、SVM、决策树）、非监督学习（K-Means、层次聚类）、深度学习（CNN、RNN 基础），还有数据可视化、特征工程这些基本功。每个知识点都配了代码和一张信息图（infographic），看起来确实很系统。

实际用起来怎么样

我按照它的 Day 1 开始跑，前两周确实挺顺的。Python 基础好的话，基本就是跟着 notebook 一行行敲，然后看输出。代码质量中规中矩，能跑通，注释也够用。

但跑到第 30 天左右，我开始遇到一些问题。有些库的版本太老了，比如 TensorFlow 1.x 的写法，现在装最新版直接报错。还有几张 infographic 在手机上看根本看不清字，得放大到电脑上才能读。

快速上手

如果你还是想试试，上手很简单：

git clone https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code.git
cd 100-Days-Of-ML-Code
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook

然后打开 Day1 文件夹里的 notebook，跟着跑就行。

优点

• 循序渐进：每天一个主题，不会一下子信息量爆炸
• 中文友好：全中文注释和说明，对英文吃力的同学是福音
• 代码可运行：大部分 notebook 直接能跑，不用自己找数据集
• 涵盖面广：从传统 ML 到 DL 都有涉及，100天下来基础算扎实

缺点

• 更新停滞：最后一次更新是 2022 年，有些库版本已经过时
• 深度学习较浅：CNN、RNN 部分只是入门级别，想深入还得找别的资料
• Infographic 体验差：那些信息图在手机上几乎没法看
• 缺少实战项目：100天都是知识点，没有完整的端到端项目

总结

这个项目适合完全零基础、想系统入门机器学习的人。如果你英文不好，不想啃英文文档，这确实是个不错的起点。但如果你已经有一定的 ML 基础，或者想学到能找工作的程度，100天之后你还得补很多课。

我的建议是：把它当作入门地图，而不是终点。跑完这 100 天，你对机器学习会有个整体概念，然后根据自己的方向（推荐系统、CV、NLP）再深入。

如果你是 2024 年之后才开始学，建议先检查依赖版本，有些代码可能需要小改一下才能跑通。不过核心知识点本身是不会过时的。

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关于作者

柳钉鱼，全栈开发者，GitHub 重度用户。过去 3 年 Star 了 900+ 仓库，这里只写我真正用过或深度调研过的工具。

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