先发制人！邮件已经发出，现在要做的是 **“老师一旦回复，我立刻能进入状态”** 的准备。
下面给你一份「大二进组专用」的 4 周冲刺清单，全部围绕机器学习 / 数据分析方向，分 “基础补漏 → 工具熟练 → 小项目实战 → 文献 / 科研礼仪” 四层推进。你可以按周完成，也可并行。
# 🔹 Week 0（现在就能做）
把环境搭好
本地：Anaconda + JupyterLab / VS Code
远程：Google Colab（GPU）、Kaggle Notebook
GitHub 新建仓库
MyMLLog，用来放周报、代码、笔记
基础统计学复盘
3Blue1Brown《线性代数的本质》视频 1–6 集
《统计学习方法》前 3 章（感知机、k 近邻、朴素贝叶斯）
# 🔹 Week 1（工具链熟练）
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| 任务 | 目标 | 资源 |
|---|---|---|
| Python 数据栈 | 不写 for-loop 完成泰坦尼克、房价数据清洗 | 《Python for Data Analysis》第 5–7 章 |
| sklearn 流程图 | pipeline、ColumnTransformer、GridSearchCV 手写 3 遍 | sklearn 官方 cheat-sheet |
| SQL 基础 | LeetCode “数据库” 前 15 题 | LeetCode 免费题单 |
| 可视化 | Seaborn 画 10 张 EDA 图并发布到 Kaggle | Kaggle EDA 模板 notebook |
# 🔹 Week 2（小项目 + 模型深入）
完成 2 个端到端小项目
Titanic Spaceship（分类）
House Prices（回归）
输出：Jupyter Notebook + 200 字技术报告，上传到 GitHub
Projects/
模型原理手写推导
逻辑回归梯度、决策树信息增益、随机森林 OOB 误差
用 LaTeX 写在
Notes/weekly1.md
调参实战
用 Optuna 在泰坦尼克数据上跑一次贝叶斯优化
记录最佳参数 + 可视化平行坐标图
# 🔹 Week 3–4（科研预热）
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| 方向 | 动作 | 目的 |
|---|---|---|
| 读论文 | 每周精读 2 篇导师近 3 年论文，做「一页 PPT」总结 | 快速对齐课题组语言 |
| 复现基线 | 用作者开源数据跑通导师论文的 baseline | 证明自己具备 “跑通” 能力 |
| 学术礼仪 | 学会画 PPT、写周报、用 EndNote/Zotero 管理文献 | 进组即可无缝协作 |
| 英文写作 | 每天 10 句 Overleaf 模板仿写（Introduction / Method） | 为日后投稿 / 申请打基础 |
# 🔹 日常微习惯（每天 30 分钟）
LeetCode SQL 1 题（保持手感）
Kaggle 刷 1 个数据集（只看 Discussion & Code）
写 50 字日报（Obsidian / Notion 模板）
# 🔹 如果老师 1 周内没回复
第 5–7 天发一封礼貌 follow-up：
“安教授您好，上周邮件不知是否收到，本周我已完成泰坦尼克项目 baseline（附 GitHub 链接），盼您指点。”
同时联系本院其他做机器学习老师，保持 Plan B。
# 🔹 一句话总结
“把环境、工具、小项目、论文基线提前跑通，老师一旦点头，你直接能拎包进组干活。”
需要我帮你生成日报模板、论文阅读表格或项目 README 模板，随时说。
我发现 AI 的回答基本都是 markdown 格式，直接复制到 blog 里出来的效果很好看
