Python Machine Learning (3rd Edition) 项目教程

Python Machine Learning (3rd Edition) 项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-machine-learning-book-3rd-edition

1. 项目目录结构及介绍

python-machine-learning-book-3rd-edition/
├── ch01/
├── ch02/
├── ch03/
├── ch04/
├── ch05/
├── ch06/
├── ch07/
├── ch08/
├── ch09/
├── ch10/
├── ch11/
├── ch12/
├── ch13/
├── ch14/
├── ch15/
├── ch16/
├── ch17/
├── ch18/
├── errata/
├── exercises/
├── convert_notebook_to_script.py
├── .gitignore
├── LICENSE.txt
└── README.md

目录结构说明

• ch01/ 到 ch18/：这些目录包含了书中每个章节的代码示例。每个章节目录下可能包含多个Python脚本或Jupyter Notebook文件。
• errata/：该目录可能包含书籍的勘误信息。
• exercises/：该目录可能包含书籍中的练习题代码。
• convert_notebook_to_script.py：一个Python脚本，可能用于将Jupyter Notebook文件转换为Python脚本。
• .gitignore：Git的忽略文件配置。
• LICENSE.txt：项目的开源许可证文件。
• README.md：项目的介绍和使用说明文件。

2. 项目启动文件介绍

由于该项目主要是代码示例和练习，没有统一的启动文件。每个章节的代码示例可以单独运行。例如，如果你想运行第四章的代码，可以进入ch04/目录，找到相应的Python脚本或Jupyter Notebook文件并运行。

3. 项目配置文件介绍

该项目没有统一的配置文件。每个章节的代码示例可能会有自己的配置需求，例如导入必要的库或设置数据路径。具体的配置信息通常会在每个章节的代码文件中进行说明。

例如，在ch04/ch04.py文件中，可能会看到类似以下的配置代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据路径配置
data_path = 'path/to/your/data.csv'
data = pd.read_csv(data_path)

# 其他配置
test_size = 0.3
random_state = 42

每个章节的配置信息可能会有所不同，具体请参考相应章节的代码文件。

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