對于零基礎的人來說，直接學習機器學習可能會有一定的挑戰，因為機器學習涉及較多的數學基礎、編程能力和對數據的理解。建議先打好基礎，再逐步過渡到機器學習。以下是分階段的學習路徑建議：

1. 先掌握基礎技能

(1)編程基礎

語言：Python 是機器學習的首選語言，建議先學習 Python 的基礎語法(變量、循環、條件、函數、類等)。

實踐：通過簡單項目熟悉 Python，比如爬蟲、自動化腳本、數據分析等。

(2)數學基礎

機器學習需要以下數學知識：

線性代數：矩陣運算、向量空間、特征值與特征向量。

概率與統計：概率分布、均值方差、貝葉斯定理、最大似然估計。

微積分：導數、梯度、鏈式法則(用于優化算法)。

(3)數據處理與可視化

工具：學習使用 Pandas(數據處理)、NumPy(數值計算)、Matplotlib 或 Seaborn(數據可視化)。

實踐：嘗試加載數據集(如 Iris、Titanic)，進行清洗、分析和繪圖。

2. 學習機器學習前的關鍵過渡知識

(1)統計學與數據理解

理解數據分布、假設檢驗、相關性分析、過擬合與欠擬合。

學習如何評估模型(準確率、精確率、召回率、F1 分數、AUC-ROC)。

(2)基礎算法與邏輯

學習簡單算法(如排序、搜索、貪心算法)，培養邏輯思維。

理解算法復雜度(時間復雜度和空間復雜度)。

3. 正式進入機器學習

(1)從經典理論入手

核心概念：監督學習 vs 無監督學習、訓練集/驗證集/測試集、損失函數、過擬合與正則化。

基礎算法：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、K-Means 聚類。

(2)深度學習

在理解機器學習基礎后，再學習神經網絡、CNN、RNN 等深度學習模型。

4. 實踐與項目

小項目：從房價預測、分類問題(如鳶尾花分類)開始。

目標：通過實踐理解數據預處理、特征工程、模型調優的流程。

總結

零基礎學習路徑：編程 → 數學基礎 → 數據處理 → 統計學 → 機器學習基礎 → 實踐。

關鍵原則：先理解數據，再學習算法。機器學習的核心是對數據的理解和對模型的直覺，而非復雜的數學公式。

按此路徑逐步推進，可以避免因基礎不牢導致的挫敗感，同時為后續的高階學習(如深度學習、強化學習)打下堅實基礎。