斯坦福大学CS229机器学习课程项目教程

斯坦福大学CS229机器学习课程项目教程

Stanford-CS-229A Chinese Translation of Stanford CS229 notes 斯坦福机器学习CS229课程讲义的中文翻译项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Stanford-CS-229

1. 项目的目录结构及介绍

Stanford-CS-229/
├── README.md
├── data/
│   └── ...
├── notebooks/
│   ├── cs229-notes1.ipynb
│   ├── cs229-notes2.ipynb
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── setup.sh
│   └── ...
├── src/
│   ├── main.py
│   └── ...
└── config/
    ├── config.yaml
    └── ...

• README.md: 项目说明文件。
• data/: 存放数据文件的目录。
• notebooks/: 存放Jupyter笔记本文件，每个笔记本对应课程的一个主题。
• scripts/: 存放脚本文件，如设置脚本等。
• src/: 存放源代码文件，包括主要的启动文件。
• config/: 存放配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

在src/目录下，主要的启动文件是main.py。该文件负责初始化项目并启动主要的机器学习流程。以下是main.py的基本结构：

# main.py
import config.config as cfg
from models import Model

def main():
    # 读取配置文件
    config = cfg.load_config()
    
    # 初始化模型
    model = Model(config)
    
    # 训练模型
    model.train()
    
    # 评估模型
    model.evaluate()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

在config/目录下，主要的配置文件是config.yaml。该文件包含了项目运行所需的各种配置参数，如数据路径、模型参数等。以下是config.yaml的基本结构：

# config.yaml
data_path: "data/dataset.csv"
model_params:
  learning_rate: 0.01
  epochs: 100
  batch_size: 32
output_path: "results/"

• data_path: 数据文件的路径。
• model_params: 模型训练参数，包括学习率、迭代次数和批次大小。
• output_path: 输出结果的保存路径。

通过以上配置，可以灵活地调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

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