Scikit-learn MOOC 项目的使用与配置

Scikit-learn MOOC 项目的使用与配置

scikit-learn-mooc Machine learning in Python with scikit-learn MOOC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-learn-mooc

1. 项目目录结构及介绍

Scikit-learn MOOC 项目是一个开源的机器学习课程，它包含了使用 Python 和 scikit-learn 库进行机器学习的全部课程内容。项目的目录结构如下：

• .binder/: 包含了用于创建在线笔记本环境的配置文件。
• .github/: 包含了 GitHub Actions 的配置文件，用于自动化构建和测试等流程。
• .jupyter/: 包含了 Jupyter 相关的配置文件。
• build_tools/: 包含了构建课程网站的脚本和工具。
• datasets/: 存储了课程中使用的各种数据集。
• figures/: 存储了课程中使用的图表和图像文件。
• jupyter-book/: 包含了 Jupyter Book 的配置文件和课程内容的笔记本文件。
• notebooks/: 包含了所有课程笔记本文件。
• python_scripts/: 包含了课程中使用的 Python 脚本。
• slides/: 存储了课程的幻灯片。
• .gitignore: 指明了 Git 忽略的文件和目录。
• .pre-commit-config.yaml: 包含了 pre-commit 钩子的配置，用于代码风格检查和自动格式化。
• CITATION.cff: 包含了课程的引用信息。
• CONTRIBUTING.md: 提供了如何为项目贡献的指南。
• LICENSE: 明确了项目的开源协议，本项目采用 CC-BY-4.0 许可。
• Makefile: 包含了构建和部署网站的命令。
• README.md: 项目的简介和基本信息。
• check_env.py: 用于检查环境是否满足课程要求。
• environment-dev.yml: 开发环境的依赖配置文件。
• environment.yml: 基础环境的依赖配置文件。
• full-index.ipynb: 用于生成课程索引的 Jupyter 笔记本文件。
• local-install-instructions.md: 提供了在本地安装和运行课程环境的指南。
• one-day-course-index.md: 一日课程的索引文件。
• plan.md: 课程的计划和大纲。
• pyproject.toml: 包含了项目的 Python 依赖。
• requirements-dev.txt: 开发环境的依赖列表。
• requirements.txt: 基础环境的依赖列表。
• workflow-notes.md: 包含了项目工作流程的说明和注释。

2. 项目的启动文件介绍

README.md 是项目的启动文件，它提供了项目的概述、使用方法、贡献指南以及如何引用该项目的信息。用户可以通过阅读此文件来了解项目的目的、如何开始使用课程以及如何参与项目的贡献。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个：

• .gitignore: 指定哪些文件和目录应该被 Git 忽略，以避免将不必要的文件提交到仓库中。
• .pre-commit-config.yaml: 配置 pre-commit 钩子，这些钩子在每次提交前自动运行，以确保代码风格的一致性。
• environment.yml 和 environment-dev.yml: 定义了项目运行所需的环境依赖，可以通过 conda 等工具来创建相符的环境。
• pyproject.toml: 定义了项目的 Python 依赖，这些依赖可以通过 pip 来安装。

这些配置文件是项目能够正常运行和保持代码质量的关键，用户应当根据实际情况进行调整和配置。

scikit-learn-mooc Machine learning in Python with scikit-learn MOOC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-learn-mooc