对于零基础的人来说，直接学习机器学习可能会有一定的挑战，因为机器学习涉及较多的数学基础、编程能力和对数据的理解。建议先打好基础，再逐步过渡到机器学习。以下是分阶段的学习路径建议：

1. 先掌握基础技能

(1)编程基础

语言：Python 是机器学习的首选语言，建议先学习 Python 的基础语法(变量、循环、条件、函数、类等)。

实践：通过简单项目熟悉 Python，比如爬虫、自动化脚本、数据分析等。

(2)数学基础

机器学习需要以下数学知识：

线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量。

概率与统计：概率分布、均值方差、贝叶斯定理、最大似然估计。

微积分：导数、梯度、链式法则(用于优化算法)。

(3)数据处理与可视化

工具：学习使用 Pandas(数据处理)、NumPy(数值计算)、Matplotlib 或 Seaborn(数据可视化)。

实践：尝试加载数据集(如 Iris、Titanic)，进行清洗、分析和绘图。

2. 学习机器学习前的关键过渡知识

(1)统计学与数据理解

理解数据分布、假设检验、相关性分析、过拟合与欠拟合。

学习如何评估模型(准确率、精确率、召回率、F1 分数、AUC-ROC)。

(2)基础算法与逻辑

学习简单算法(如排序、搜索、贪心算法)，培养逻辑思维。

理解算法复杂度(时间复杂度和空间复杂度)。

3. 正式进入机器学习

(1)从经典理论入手

核心概念：监督学习 vs 无监督学习、训练集/验证集/测试集、损失函数、过拟合与正则化。

基础算法：线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、K-Means 聚类。

(2)深度学习

在理解机器学习基础后，再学习神经网络、CNN、RNN 等深度学习模型。

4. 实践与项目

小项目：从房价预测、分类问题(如鸢尾花分类)开始。

目标：通过实践理解数据预处理、特征工程、模型调优的流程。

总结

零基础学习路径：编程 → 数学基础 → 数据处理 → 统计学 → 机器学习基础 → 实践。

关键原则：先理解数据，再学习算法。机器学习的核心是对数据的理解和对模型的直觉，而非复杂的数学公式。

按此路径逐步推进，可以避免因基础不牢导致的挫败感，同时为后续的高阶学习(如深度学习、强化学习)打下坚实基础。