机器学习与深度学习入门：一份零基础友好的学习指南

我是小寒。在过去的三个月里，我集中梳理了机器学习与深度学习中最常用、最核心的算法，并将它们整合成了这个入门系列。我的目标很明确：让没有数学或编程背景的人也能听懂、学会、用上。

专栏内容覆盖了从经典机器学习方法到现代深度学习模型的关键知识点。你会系统学习到像PCA、K-Means、DBSCAN这样的无监督学习算法，也会逐步掌握LightGBM、CatBoost等高效监督学习工具。每一讲都聚焦于一个算法，拆解其原理、应用场景和实现细节，并用贴近实际的例子帮你理解。

适合谁学？

• 如果你是对AI感兴趣但不知从何下手的初学者；
• 如果你在工作中需要用到基础的数据分析或建模技能；
• 如果你希望建立系统的算法知识框架，而不仅是碎片化知识点；

这份专栏会帮你绕过那些“高大上却用不上”的理论，直接聚焦于真正有用且可复现的内容。

学习路径与特色

我从算法的基础讲起，逐步过渡到综合应用。例如，你会先掌握降维（PCA） 和聚类（K-Means/DBSCAN），再进入更复杂的集成学习和深度学习模型。所有章节都配有清晰的推导和代码示例（提供离线PDF版本，避免平台显示问题）。

除了19篇正式内容，我还为订阅者准备了一份机器学习全套视频资料，并邀请你加入陪伴群，和大家一起交流进步——毕竟，学习路上有人同行会更容易坚持。

常见问题

Q: 我没有编程基础，能跟得上吗？ A: 完全可以。专栏以算法理解和应用为主，编程部分会提供示例和解释，新手也能逐步上手。

Q: 内容多久更新完？ A: 目前已有19篇文章，共5万余字，剩余内容将在15天内全部更新完毕。

Q: 和其他课程相比，性价比如何？ A: 一次订阅即可永久买断全部内容与后续更新，无需按年付费。当前定价仅为10元，每满500人涨价10元。

Q: 学完后能达到什么水平？ A: 你将掌握机器学习基础算法的原理与适用场景，能独立完成简单数据建模任务，并为进阶学习打下扎实基础。

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