
适合会用 Python、了解高中数学并愿意补线性代数的人。按每天约 1 小时安排 12–18 周,完成基础数学、经典算法和一个用户流失案例,不涉及大模型训练。
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周期为学习规划估算,按所列章节和练习推进,不要求刷完整套合集;以能独立完成练习为进入下一阶段的标准。
优先选学向量、矩阵、概率与优化的基础章节,通过编程例子理解含义,不要求一次学完所有推导。

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练习:用小数据演示矩阵运算和误差计算,写出每个量在预测问题中的含义。
选学回归、分类、训练测试划分与交叉验证,关注基线和过拟合。

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练习:完成一个回归或分类小案例,保留独立测试集,比较至少两种模型并说明指标选择。
选择电信用户流失案例,学习探索、特征处理与模型比较,避免在处理数据时泄漏答案。

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练习:交付可复现的训练流程、评估结果和误差分析;说明哪些用户难以预测以及业务使用的限制。