今天給大家介紹一個在 GitHub 上非常火的機器學習實戰項目，叫做 100-Days-Of-ML-Code，中文名為《機器學習 100 天》。目前該項目已經收獲了 1.7w stars 了。下面是項目地址：

https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

該項目的起源是 ML 界的網紅 Siraj Raval 發起了一個挑戰賽：100 Days Of ML Code。他發起的這個項目意在號召大家行動起來，每天至少花費 1 小時的時間來學習提升或者應用編程，連續堅持 100 天，從而更好的理解和掌握機器學習這個強大的工具。積跬步以至千里。

而目前 Github 上面最火爆的 100-Days-Of-ML-Code 就是文章開頭提到的 Avik-Jain 的機器學習項目，超贊的配圖，清晰的知識點梳理，是入門機器學習非常好的項目。

下面簡單看一下這個熱門項目的特色之處吧。

目前作者 Avik-Jain?的 100 天計劃，已經進行到第 54 天，已有的內容包括：數據預處理、線性回歸、邏輯回歸、K最鄰近算法、支持向量機、深度學習專項課程等，最新的內容已經講到 Numpy、Matplitlib 等機器學習庫。

該項目的特色非常鮮明，每天的計劃都基本配備了一張高清圖解，濃縮的知識總結非常便于消化吸收，而且項目還配備了數據集和代碼。下面是一些超贊的配圖示例：

漢化資源：

筆者最近發現有人經過原作者的授權，對該項目進行了漢化和編譯，但不單單只是編譯，還會在原項目上提交完整的 jupyter 代碼。目前該漢化項目也同步更新到了最新版。下面是該項目地址：

https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code

目錄如下：

感謝原作者和漢化者的熱心付出和辛勤工作，該項目是機器學習非常好的入門教程，希望對大家有所幫助！

【推薦閱讀】

干貨 | 公眾號歷史文章精選（附資源）

我的深度學習入門路線

我的機器學習入門路線圖

麻煩給我個“好看”

總結

以上是生活随笔為你收集整理的火爆 GitHub 的《机器学习 100 天》，有人把它翻译成了中文版！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。