提起机器学习，很多人虽然感兴趣，但总觉得它太难而望而却步。实际上，我在接触各种模型和数据的过程中，也常常感到头疼，这主要是因为我没有系统地学习过数据科学的相关流程。那些长篇大论的机器学习教材往往让人读着读着就犯困。

然而，在当今网络资源如此丰富的时代，GitHub 上其实有很多优秀的在线教程可以帮助初学者入门。这些教程通常条理清晰，详略得当，非常适合新手学习。

这里推荐一个 GitHub 项目——“100-Days-Of-ML-Code”（即“机器学习100天”），它已获得超过2.5万颗星，非常受欢迎。这个项目源自于 ML 领域的知名网红 Siraj Raval 发起的一个挑战：100 Days Of ML Code。他希望通过这个项目鼓励大家每天至少花一个小时的时间来学习、提升或应用编程技能，连续坚持100天，从而更好地理解和掌握机器学习这一强大的工具。

“积跬步以致千里”，这句话很好地概括了这个项目的初衷。作者整理了机器学习的知识框架，并通过图文和代码的形式将它们整合到了100天的学习计划中。

原版是英文的，现在已经有了中文翻译版本，部分内容可供大家学习参考。

英文版 GitHub 地址： https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

中文版 GitHub 地址： https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code

由于图片无法插入文本中，以下是部分示例图片的说明：

• 多元线性回归代码示例：

通过这个项目，你可以系统地学习和实践机器学习的各种概念和技术，从而逐步掌握这一领域的重要知识。