不得不說開源的世界真的非常的無私，程序員絕對是世界上最懂得分享的一個群體。在機器學習這麼火熱的時候，竟然有人開源了一個項目：100-Days-Of-ML-Code，也就是100天學會機器學習。
我們都知道一般 GitHub 上很多優秀的開源項目都是國外人寫的，GitHub 上的通用國際語言也是英文，所以我們作為國內的人，尤其是對於英語不好的同學來說，看英文的 GitHub 項目會非常的痛苦。其實，不怕，為什麼呢？因為我們前幾天剛剛分享了一個 GitHub 上的開源項目就是教大家如何高效的學習英文的。
有點扯遠了，回到正題，這個開源項目 100-Days-Of-ML-Code 原始作者是一個外國人，是英文的，作者是Avik Jain，項目地址呢，是如下：
原始開源項目地址：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
到這裡，可能想學機器學習，但是英文不好的同學會說，我英文不好，學不好，現在補英語也來不及啊！確實是這樣的。但是你們也不用怕，我們 GitHub 是個什麼地方？什麼樣的大神沒有呢？
對，有人幫大家翻譯了。翻譯這個項目的作者是：Yong Mao，已經幫大家把英文翻譯成了漢語，在這裡真的是要對這個辛苦的作者表示一下尊重，說一聲：辛苦啦。
整個學習目錄分為兩大部分，我們都知道機器學習分為監督學習和無監督學習，所以就是這兩個部分，每個部分又分為多個章節，如下：
其實作者很用心了，不管是原始作者，還是負責翻譯的作者，真的很用心。咱就舉個簡單的例子，每個章節按量劃分，每天學習的東西都有一個配圖，一共100天，如下：
每個章節分為好幾個步驟，如下：
另外，每個章節裡用到的具體數據和代碼也都有分享，看圖片上紅色的箭頭。真的是很用心了。
由於是分100天學習，我們只舉了第一天學習的例子，具體對機器學習感興趣的朋友，可以關注一下，嘗試著跟著去看看或者學學。
開源項目地址：https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code
組織：MLEveryday
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