3个月机器学习规划-学习进度跟踪
使用说明
这页用于跟踪 3 个月机器学习学习过程中的阶段进度、每周完成情况、项目产出和复盘重点。建议每周日更新一次。
当前状态
- 总体计划: 3个月学习规划
- 当前阶段: 第1个月 - 基础能力 + 经典机器学习
- 当前周次: 第1周
- 开始日期: 2026-07-11
- 目标完成度: 0%
阶段进度
第1个月：基础能力 + 经典机器学习
- 第1周：数学基础补强 1
- 第2周：数学基础补强 2 + 数据处理
- 第3周：机器学习总览 + 线性模型
- 第4周：树模型与模型评估
- 第5周：无监督学习与降维
- 第6周：第1个月总结项目
第2个月：模型理解 + 深度学习入门
- 第7周：神经网络基础
- 第8周：PyTorch 基础训练流程
- 第9周：深度学习中的调参与泛化
- 第10周：综合理解经典 ML 与 DL 的边界
第3个月：综合项目 + 能力固化
- 第11周：最终项目开发
- 第12周：项目收尾与知识固化
每周打卡记录
| 周次 | 主题 | 完成度 | 本周投入 | 产出 | 复盘 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第1周 | 数学基础补强 1 | 0% | 0小时 | 第1周执行计划 | 待填写 |
| 第2周 | 数学基础补强 2 + 数据处理 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第3周 | 机器学习总览 + 线性模型 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第4周 | 树模型与模型评估 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第5周 | 无监督学习与降维 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第6周 | 第1个月总结项目 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第7周 | 神经网络基础 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第8周 | PyTorch 基础训练流程 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第9周 | 深度学习中的调参与泛化 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第10周 | 经典 ML 与 DL 的边界 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第11周 | 最终项目开发 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
| 第12周 | 项目收尾与知识固化 | 0% | 0小时 | 待开始 | 待填写 |
能力掌握情况
数学与基础
- 向量与矩阵
- 矩阵乘法
- 概率与统计基础
- 导数与梯度
- 梯度下降
-
numpy -
pandas -
matplotlib
经典机器学习
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- GBDT / XGBoost
- 聚类
- PCA
- 模型评估指标
深度学习
- 神经网络基础
- 激活函数
- 损失函数
- 反向传播
- PyTorch 训练流程
- 优化器
- 正则化
项目产出跟踪
- 第1个月结构化数据项目
- PyTorch 小型分类项目
- 最终综合项目
关联文档：
本月重点
本月目标
- 跑通 1 个
scikit-learn完整项目 - 理解过拟合、欠拟合和交叉验证
- 掌握回归、分类、聚类的基本差异
本月风险
- 数学投入过多，导致代码练习不足
- 只看资料，不做实验
- 每周没有形成文档输出