100-Days-Of-ML-Code 项目教程

100-Days-Of-ML-Code 项目教程

100-Days-Of-ML-Code100 Days of ML Coding项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/10/100-Days-Of-ML-Code

1. 项目目录结构及介绍

该项目是 Avik Jain 开启的 100-Days-Of-ML-Code 挑战记录，旨在每天学习并实践机器学习代码。以下是主要目录结构及其说明：

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├── README.md        # 主要的项目简介文件
├── datasets         # 存放数据集的目录
├── INFographics      # 包含学习过程中的信息图表
├── Other Docs       # 其他相关文档
└── Code              # 实践代码文件夹，包括不同天数的学习内容
    ├── Day_0        # 第0天，预习材料和环境准备
    ├── Day_1        # 第1天，数据预处理
    ├── Day_2        # 第2天，简单线性回归
    └── ...           # 更多天数的学习内容

每个学习日(Day_X)的子目录通常会包含对应的代码实现和可能的数据文件。

2. 项目的启动文件介绍

本项目不是标准的应用程序，而是学习笔记和代码示例的集合。没有特定的启动文件，因为每个学习主题都有独立的代码文件。例如，Day_1 目录中的代码用于数据预处理，而 Day_2 的代码则涉及简单线性回归。你可以逐个查看这些文件来了解每日学习的内容。

要浏览或运行某个天数的代码，首先确保已克隆项目到本地，然后使用 Python 或相应的交互式环境（如 Jupyter Notebook）加载并执行相应的 .py 文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目中并未提供典型的配置文件（如 .ini 或 .json），但有一些辅助文件对项目管理至关重要：

• gitattributes 和 gitignore：这两个文件分别定义了 Git 应如何处理某些文件类型以及应忽略哪些文件。
• CODE_OF_CONDUCT.md：项目的贡献行为准则。
• CONTRIBUTING.md：关于如何向项目贡献的指南。
• _config.yml：如果是使用 Jekyll（一个静态站点生成器）的话，这个文件会用来配置博客或者站点的设置。
• LICENSE: 项目使用的 MIT 许可证文件，规定了代码的使用授权条件。

若需进行代码贡献或修改，你需要遵循 CONTRIBUTING.md 中的指导，创建分支、编辑文件、提交变更并发起 pull request。

请注意，这是一个学习资源库，因此配置文件主要用于管理和协作，而不是应用的常规运行设置。对于实际机器学习项目，配置文件可能包括模型参数、数据库连接信息或其他专有设置，但在本项目中未涵盖此类内容。

100-Days-Of-ML-Code100 Days of ML Coding项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/10/100-Days-Of-ML-Code