完整机器学习项目教程

完整机器学习项目教程

Complete-Machine-Learning- This repository contains everything you need to become proficient in Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complete-Machine-Learning-

1. 项目目录结构及介绍

项目Complete-Machine-Learning-的目录结构如下：

Complete-Machine-Learning-
│
├── LICENSE
├── README.md
├── data
│   ├── raw
│   └── processed
├── notebooks
│   ├── Day_1_Python_Basics_Part_1.ipynb
│   ├── Day_2_Python_Basics_Part_2.ipynb
│   ├── ...
│   └── Day_N_Machine_Learning_Project.ipynb
├── src
│   ├── __init__.py
│   ├── utils.py
│   ├── models.py
│   └── main.py
└── tests
    ├── __init__.py
    └── test_utils.py

• LICENSE：项目的许可证文件，通常为MIT许可证。
• README.md：项目的说明文档，包含项目描述、使用说明和贡献指南等。
• data：存放项目所需的数据集，分为原始数据（raw）和处理后的数据（processed）。
• notebooks：包含项目的Jupyter笔记本文件，每个文件对应一个学习日或项目。
• src：源代码目录，包含项目的核心代码，如工具函数（utils.py）、模型定义（models.py）和主程序（main.py）。
• tests：测试目录，包含用于测试项目代码的测试用例。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为src/main.py，它负责初始化和运行机器学习模型的训练或预测流程。以下是main.py的基本结构：

import sys
from utils import load_data, preprocess_data
from models import MyModel

def main():
    # 加载数据
    raw_data = load_data('data/raw/data.csv')
    # 数据预处理
    processed_data = preprocess_data(raw_data)
    
    # 初始化模型
    model = MyModel()
    # 训练模型
    model.train(processed_data['X_train'], processed_data['y_train'])
    # 模型评估
    model.evaluate(processed_data['X_test'], processed_data['y_test'])
    # 模型预测
    predictions = model.predict(processed_data['X_test'])

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常包含在src目录下的配置模块中，例如config.py。该文件用于定义项目运行时所需的各种参数，如数据文件路径、模型超参数等。以下是一个简单的配置文件示例：

# config.py

# 数据文件路径
DATA_PATH = 'data/raw/data.csv'
PROCESSED_DATA_PATH = 'data/processed/data.pkl'

# 模型超参数
MODEL_HYPERPARAMETERS = {
    'learning_rate': 0.01,
    'epochs': 100,
    'batch_size': 32
}

# 测试集比例
TEST_SPLIT_RATIO = 0.2

以上是项目的基本介绍和文件结构说明。通过这些文件，用户可以了解如何启动项目，以及如何通过配置文件来调整项目设置。

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