《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
。
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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
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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
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考