relataly-public-python-tutorials 项目教程

relataly-public-python-tutorials 项目教程

relataly-public-python-tutorials Beginner-friendly collection of Python notebooks for various use cases of machine learning, deep learning, and analytics. For each notebook there is a separate tutorial on the relataly.com blog. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/relataly-public-python-tutorials

1、项目介绍

relataly-public-python-tutorials 是一个面向初学者的 Python 笔记本集合，涵盖了机器学习、深度学习和分析的多种应用场景。每个笔记本都对应一个独立的 Python 项目，并在 relataly.com 博客上有详细的教程。项目内容包括时间序列预测、计算机视觉、异常检测、推荐系统、自然语言处理等多个领域。

2、项目快速启动

环境准备

1. 安装 Python 3.x。
2. 安装 Jupyter Notebook。
3. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/flo7up/relataly-public-python-tutorials.git

运行示例

1. 进入项目目录：

cd relataly-public-python-tutorials

2. 启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

3. 在浏览器中打开 Jupyter Notebook，选择任意一个笔记本文件（如 01_Time_Series_Forecasting_&_Regression.ipynb），点击运行即可。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，用于时间序列预测：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('data/time_series_data.csv')

# 数据预处理
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

3、应用案例和最佳实践

时间序列预测

项目中的 01_Time_Series_Forecasting_&_Regression.ipynb 笔记本展示了如何使用循环神经网络（RNN）进行股票市场预测。通过该案例，用户可以学习到时间序列数据的处理、特征工程以及模型的训练和评估。

计算机视觉

06_Computer_Vision.ipynb 笔记本介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。用户可以通过该案例学习到图像数据的预处理、模型构建以及训练过程。

异常检测

04_Anomaly_Detection.ipynb 笔记本展示了如何使用随机隔离森林（Isolation Forest）进行异常检测。用户可以学习到异常检测的基本原理以及如何在实际数据中应用该技术。

4、典型生态项目

PySpark

项目中的 09_Distributed_Analytics.ipynb 笔记本介绍了如何使用 PySpark 进行分布式计算。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，适用于大规模数据处理和分析。

OpenAI

07_OpenAI.ipynb 笔记本展示了如何使用 OpenAI 的 API 进行生成式 AI 任务，如文本生成和对话系统。用户可以学习到如何调用 OpenAI 的 API 以及如何进行提示工程（Prompt Engineering）。

通过这些生态项目，用户可以扩展 relataly-public-python-tutorials 的应用场景，进一步提升数据分析和机器学习的能力。

relataly-public-python-tutorials Beginner-friendly collection of Python notebooks for various use cases of machine learning, deep learning, and analytics. For each notebook there is a separate tutorial on the relataly.com blog. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/relataly-public-python-tutorials