开源项目ml-basics使用教程

最新推荐文章于 2025-04-21 10:50:46 发布

廉艳含

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开源项目ml-basics使用教程

ml-basics Exercise notebooks for Machine Learning modules on Microsoft Learn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mlb/ml-basics

1. 项目的目录结构及介绍

开源项目ml-basics的目录结构如下：

ml-basics/
├── .devcontainer/
├── challenges/
├── data/
├── models/
├── .gitignore
├── 01 - Data Exploration.ipynb
├── 02 - Regression.ipynb
├── 03 - Classification.ipynb
├── 04 - Clustering.ipynb
├── 05a - Deep Neural Networks (PyTorch).ipynb
├── 05a - Deep Neural Networks (TensorFlow).ipynb
├── 05b - Convolutional Neural Networks (PyTorch).ipynb
├── 05b - Convolutional Neural Networks (Tensorflow).ipynb
├── 05c - Transfer Learning (PyTorch).ipynb
├── 05c - Transfer Learning (Tensorflow).ipynb
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── local-setup.md

.devcontainer/: 容器开发环境的配置文件。
challenges/: 存放挑战性任务的相关文件。
data/: 存储数据集的文件夹。
models/: 包含各种机器学习模型代码的文件夹。
.gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
01 - Data Exploration.ipynb 至 05c - Transfer Learning (Tensorflow).ipynb: 这些是Jupyter笔记本文件，分别对应不同的机器学习模块的练习。
CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
LICENSE: 项目的许可协议。
README.md: 项目说明文件。
SECURITY.md: 安全策略文件。
local-setup.md: 本地环境设置指南。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过Jupyter笔记本文件（*.ipynb）进行的。用户可以根据自己的需求，从以下文件开始：

01 - Data Exploration.ipynb: 数据探索模块，用于理解数据集的结构和内容。
02 - Regression.ipynb: 回归模块，用于训练回归模型。
03 - Classification.ipynb: 分类模块，用于训练分类模型。
04 - Clustering.ipynb: 聚类模块，用于执行无监督学习任务。
05a - Deep Neural Networks (PyTorch).ipynb 或 05a - Deep Neural Networks (TensorFlow).ipynb: 深度神经网络模块，分别基于PyTorch和TensorFlow框架。
05b - Convolutional Neural Networks (PyTorch).ipynb 或 05b - Convolutional Neural Networks (Tensorflow).ipynb: 卷积神经网络模块，同样分别基于PyTorch和TensorFlow框架。
05c - Transfer Learning (PyTorch).ipynb 或 05c - Transfer Learning (Tensorflow).ipynb: 迁移学习模块，基于不同的框架。