阶段 2：机器学习基础

经典机器学习仍是多数生产级 AI 的骨架。

在 GitHub 上开始本阶段

前置要求： 阶段 1 的数学基础和 NumPy。用 python3 phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py --route ml-foundations 检查这条学习路径。

第一课： 什么是机器学习

从仓库根目录运行：

python3 phases/02-ml-fundamentals/01-what-is-machine-learning/code/ml_intro.py

记录命令、退出码、测试准确率、随机基线，以及一句解释：为什么训练出的分类器优于这个基线。

下一步： 改变类别之间的间隔，预测准确率如何变化，重新运行，然后继续学习从零实现线性回归。

浏览阶段 2 的完整课程列表或跨阶段路线图。