自制机器学习项目教程-优快云博客

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自制机器学习项目教程

homemade-machine-learning 🤖 Python examples of popular machine learning algorithms with interactive Jupyter demos and math being explained 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/homemade-machine-learning

1. 项目目录结构及介绍

homemade-machine-learning/
├── data/
│   └── ...
├── images/
│   └── ...
├── notebooks/
│   └── ...
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.es-ES.md
├── README.md
├── pylintrc
└── requirements.txt

目录结构介绍

data/: 存放项目所需的数据文件。
images/: 存放项目中使用的图片文件。
notebooks/: 存放交互式的Jupyter Notebook演示文件，每个文件对应一个机器学习算法的实现和演示。
.gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
.travis.yml: Travis CI配置文件，用于持续集成。
CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件，规定了项目参与者的行为规范。
CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件，指导如何为项目做出贡献。
LICENSE: 项目许可证文件，规定了项目的开源许可证。
README.es-ES.md: 项目介绍文件的西班牙语版本。
README.md: 项目介绍文件，包含了项目的基本信息和使用说明。
pylintrc: Pylint配置文件，用于代码质量检查。
requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。

2. 项目启动文件介绍

项目的主要启动文件是Jupyter Notebook文件，位于notebooks/目录下。每个Notebook文件对应一个机器学习算法的实现和演示。

启动步骤

安装依赖: 在项目根目录下运行以下命令安装项目所需的依赖包。
```
pip install -r requirements.txt
```
启动Jupyter Notebook: 在项目根目录下运行以下命令启动Jupyter Notebook。
```
jupyter notebook
```
访问Notebook: 打开浏览器，访问http://localhost:8888，即可看到notebooks/目录下的所有Notebook文件。选择你感兴趣的Notebook文件进行学习和实验。