开源项目：100 天学会机器学习

不得不说开源的世界真的非常的无私，程序员绝对是世界上最懂得分享的一个群体。在机器学习这么火热的时候，竟然有人开源了一个项目：100-Days-Of-ML-Code，也就是100天学会机器学习。

我们都知道一般 GitHub 上很多优秀的开源项目都是国外人写的，GitHub 上的通用国际语言也是英文，所以我们作为国内的人，尤其是对于英语不好的同学来说，看英文的 GitHub 项目会非常的痛苦。其实，不怕，为什么呢？因为我们前几天刚刚分享了一个 GitHub 上的开源项目就是教大家如何高效的学习英文的。

有点扯远了，回到正题，这个开源项目100-Days-Of-ML-Code原始作者是一个外国人，是英文的，作者是Avik Jain，项目地址呢，是如下：

原始开源项目地址：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

到这里，可能想学机器学习，但是英文不好的同学会说，我英文不好，学不好，现在补英语也来不及啊！确实是这样的。但是你们也不用怕，我们 GitHub 是个什么地方？什么样的大神没有呢？

对，有人帮大家翻译了。翻译这个项目的作者是：Yong Mao，已经帮大家把英文翻译成了汉语，在这里真的是要对这个辛苦的作者表示一下尊重，说一声：辛苦啦。

整个学习目录分为两大部分，我们都知道机器学习分为监督学习和无监督学习，所以就是这两个部分，每个部分又分为多个章节，如下：

其实作者很用心了，不管是原始作者，还是负责翻译的作者，真的很用心。咱就举个简单的例子，每个章节按量划分，每天学习的东西都有一个配图，一共100天，如下：

每个章节分为好几个步骤，如下：

另外，每个章节里用到的具体数据和代码也都有分享，看图片上红色的箭头。真的是很用心了。

由于是分100天学习，我们只举了第一天学习的例子，具体对机器学习感兴趣的朋友，可以关注一下，尝试着跟着去看看或者学学。

开源项目地址：https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code

组织：MLEveryday

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