mlcourse.ai 开源机器学习课程教程-优快云博客

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mlcourse.ai 开源机器学习课程教程

mlcourse.ai Open Machine Learning Course 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlcourse.ai

1. 项目介绍

mlcourse.ai 是一个由 OpenDataScience (ods.ai) 社区主导的开源机器学习课程，由 Yury Kashnitsky (yorko) 领导。Yury 拥有应用数学的博士学位，并且在 Kaggle 竞赛中达到了 Master 级别，他致力于设计一个理论与实践完美平衡的机器学习课程。课程内容包括数学公式讲解和大量的实践练习，如作业和 Kaggle 内部分析竞赛。目前，课程以自定进度模式提供。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆 mlcourse.ai 项目到本地：

git clone https://github.com/Yorko/mlcourse.ai.git

2.2 安装依赖

进入项目目录并安装所需的 Python 依赖：

cd mlcourse.ai
pip install -r requirements.txt

2.3 运行 Jupyter Notebook

启动 Jupyter Notebook 以开始学习课程内容：

jupyter notebook

3. 应用案例和最佳实践

3.1 探索性数据分析 (EDA)

课程中包含多个关于探索性数据分析的案例，例如使用 Pandas 进行数据分析和可视化。以下是一个简单的 EDA 示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data/train.csv')

# 查看数据前几行
print(data.head())

# 数据统计信息
print(data.describe())

# 可视化数据分布
data['Age'].hist(bins=30)
plt.title('Age Distribution')
plt.show()

3.2 机器学习模型训练

课程还涵盖了多种机器学习模型的训练和评估，例如使用 Scikit-learn 进行线性回归和分类。以下是一个简单的线性回归模型训练示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 准备数据
X = data[['Age', 'Fare']]
y = data['Survived']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')