完整数据科学项目：机器学习与NLP 2024 使用教程

完整数据科学项目：机器学习与NLP 2024 使用教程

Complete-Data-Science-With-Machine-Learning-And-NLP-2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complete-Data-Science-With-Machine-Learning-And-NLP-2024

1. 项目目录结构及介绍

本项目包含了完整的数据科学学习路径，涉及机器学习和自然语言处理（NLP）的相关内容。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

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├── 10-Decision Tree
├── 11-Random Forest
├── 12-Adaboost/
├── 13-Gradient Boosting/
├── 14-XgBoost
├── 15-Unsupervised Machine Learning
├── 16-PCA
├── 17-K Means Clutering Unsupervised ML
├── 18-Hierarichal Clustering
├── 19-DBSCAN Clustering
├── 20-Silhoute Clustering
├── 21-Anomaly Detection ML
├── 22-Dockers
├── 23-Git And Github
├── 24-End To End ML Project With Deployment
├── 25-MLFlow Dagshub and BentoML-Complete ML Project Lifecycle
├── 26-CompleteNLP For Machine Learning
├── 27-Deep Learning Bonus
├── 2-Introduction
├── 3-Complete Linear Regression
├── 4-Ridge Lasso And Elasticnet
├── 5-Step By Step Project Implementation With LifeCycle Of ML Projects
├── 6-Logistic Regression
├── 7-SVM
├── 8-NAive Baye's/
├── 9-K Nearest Neighbor
├── LICENSE
├── README.md

• README.md：项目的说明文件，包含了项目的基本信息和如何使用本项目。
• LICENSE：项目所使用的开源协议文件。
• 2-Introduction 至 27-Deep Learning Bonus：这些目录包含了不同机器学习和NLP主题的教程和代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过阅读 README.md 文件来了解整个项目的内容和结构。这个文件提供了项目的概述，包括项目的目的、内容以及如何开始使用本项目。

在 README.md 文件中，你可以找到如下信息：

• 项目的简介和背景。
• 项目的目录结构。
• 如何获取和安装所需的依赖。
• 如何运行和测试项目中的代码。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有特定的配置文件，因为它是作为一个学习项目而设计的，所有需要的配置都是在代码块中进行。对于本项目中的每个机器学习模型或算法，相关的配置（如模型参数、训练数据等）都直接写在对应的代码文件中。

对于需要使用特定库或工具的情况，你可能需要安装以下依赖：

• Python和相关库（如numpy, pandas, scikit-learn等）。
• 可能还需要安装Docker和其他相关的开发工具。

请根据每个目录下的代码文件中的说明来安装必要的依赖和配置环境。通常，这些信息会包含在代码文件的注释中，或者在 README.md 文件的相应章节中提供。

Complete-Data-Science-With-Machine-Learning-And-NLP-2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complete-Data-Science-With-Machine-Learning-And-NLP-2024