ISLR-python 项目使用教程

ISLR-python 项目使用教程

ISLR-python An Introduction to Statistical Learning (James, Witten, Hastie, Tibshirani, 2013): Python code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/is/ISLR-python

1. 项目目录结构及介绍

ISLR-python 项目是根据《统计学习导论》（An Introduction to Statistical Learning）一书编写的 Python 代码实现。项目目录结构如下：

ISLR-python/
├── LICENSE.md
├── README.md
├── Notebooks/
│   ├── Chapter 3 - Linear Regression.ipynb
│   ├── Chapter 4 - Classification.ipynb
│   ├── Chapter 5 - Resampling Methods.ipynb
│   ├── Chapter 6 - Linear Model Selection and Regularization.ipynb
│   ├── Chapter 7 - Moving Beyond Linearity.ipynb
│   ├── Chapter 8 - Tree-Based Methods.ipynb
│   ├── Chapter 9 - Support Vector Machines.ipynb
│   ├── Chapter 10 - Unsupervised Learning.ipynb
│   └── Extra: Misclassification rate simulation - SVM and Logistic Regression.ipynb

• LICENSE.md: 项目的 MIT 许可证文件。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目简介、使用方法和贡献者信息。
• Notebooks/: 包含 Jupyter 笔记本文件，每个文件对应书中的一个章节或附加内容。

2. 项目的启动文件介绍

ISLR-python 项目没有特定的启动文件。用户可以直接进入 Notebooks/ 目录，根据需要打开对应的 Jupyter 笔记本文件，如 Chapter 3 - Linear Regression.ipynb。每个笔记本包含该章节的代码实现、图形和数据分析过程。

为了运行这些笔记本，您需要在本地安装 Jupyter Notebook 和项目所依赖的 Python 包。

3. 项目的配置文件介绍

ISLR-python 项目没有专门的配置文件。不过，为了确保 Jupyter 笔记本能够正常运行，您需要安装以下 Python 包：

• pandas
• numpy
• scipy
• scikit-learn
• python-glmnet
• statsmodels
• patsy
• matplotlib
• seaborn

这些依赖包可以通过以下命令安装：

pip install pandas numpy scipy scikit-learn python-glmnet statsmodels patsy matplotlib seaborn

安装完成后，您就可以启动 Jupyter Notebook，并打开任意 .ipynb 文件开始学习和分析。

ISLR-python An Introduction to Statistical Learning (James, Witten, Hastie, Tibshirani, 2013): Python code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/is/ISLR-python