《动手学机器学习》项目教程

《动手学机器学习》项目教程

handson-ml2 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hand/handson-ml2

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于《动手学机器学习》的第二版，包含了书中所有的示例代码和练习题答案。项目的目录结构如下：

handson-ml2/
├── datasets/          # 存放数据集的目录
├── docker/            # 存放Docker相关文件的目录
├── images/            # 存放项目相关图片的目录
├── .gitignore         # 指定Git忽略的文件
├── 01_the_machine_learning_landscape.ipynb # 第1章的Jupyter笔记本文件
├── 02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb # 第2章的Jupyter笔记本文件
├── ...                # 其他章节的Jupyter笔记本文件
├── INSTALL.md         # 项目安装说明文件
├── LICENSE            # 项目许可证文件
├── README.md          # 项目说明文件
├── apt.txt            # 项目依赖的apt包列表
├── book_equations.ipynb # 书中的公式笔记本文件
├── book_equations.pdf # 书中的公式PDF文件
├── changes_in_2nd_edition.md # 第二版变更说明文件
├── cover.png          # 项目封面图片
├── custom_model_in_keras.ipynb # Keras中自定义模型的笔记本文件
├── environment.yml    # 项目环境配置文件
├── extra_autodiff.ipynb # 自动微分额外内容的笔记本文件
├── extra_gradient_descent_comparison.ipynb # 梯度下降比较的额外内容笔记本文件
├── index.ipynb        # 项目索引笔记本文件
├── math_differential_calculus.ipynb # 微积分数学笔记本文件
├── math_linear_algebra.ipynb # 线性代数数学笔记本文件
├── ml-project-checklist.md # 机器学习项目清单文件
├── requirements.txt   # 项目依赖的Python包列表
├── tools_matplotlib.ipynb # Matplotlib工具笔记本文件
├── tools_numpy.ipynb  # NumPy工具笔记本文件
├── tools_pandas.ipynb # Pandas工具笔记本文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过Jupyter Notebook进行。首先，你需要根据INSTALL.md文件中的说明配置项目环境，包括安装Anaconda（或Miniconda）、Git，以及安装项目依赖的Python包。

配置好环境后，你可以通过以下命令启动Jupyter Notebook：

$ jupyter notebook

这将启动Jupyter Notebook服务器，并在浏览器中打开一个新的标签页，显示项目的目录结构。你可以通过点击对应的笔记本文件（.ipynb文件）来查看和执行书中的示例代码。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是environment.yml和requirements.txt。

• environment.yml文件用于配置Anaconda环境，它列出了项目所需的Python版本和依赖的包。使用以下命令可以创建一个新的环境并激活它：

  $ conda env create -f environment.yml
  $ conda activate homl2
  

• requirements.txt文件列出了项目依赖的Python包，可以使用以下命令安装：

  $ pip install -r requirements.txt
  

确保在开始项目之前正确配置了这些文件，以确保所有的依赖都能正确安装。

handson-ml2 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hand/handson-ml2