handson ml
1.0.0
Dieses Projekt ist für die erste Ausgabe gedacht, die inzwischen veraltet ist.
Ziel dieses Projekts ist es, Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens in Python zu vermitteln. Es enthält den Beispielcode und Lösungen zu den Übungen in meinem O'Reilly-Buch Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow:
Nutzen Sie einen der folgenden Dienste.
WARNUNG : Bitte beachten Sie, dass diese Dienste temporäre Umgebungen bereitstellen: Alles, was Sie tun, wird nach einer Weile gelöscht. Stellen Sie daher sicher, dass Sie alle Daten herunterladen, die Ihnen wichtig sind.
Empfohlen : Öffnen Sie dieses Repository in Colaboratory:
Oder öffnen Sie es im Ordner:
Oder öffnen Sie es in Deepnote:
Durchsuchen Sie dieses Repository mit dem Notebook-Viewer von jupyter.org:
Hinweis : Der Notebook-Viewer von github.com funktioniert ebenfalls, ist jedoch langsamer und die mathematischen Gleichungen werden nicht immer korrekt angezeigt.
Lesen Sie die Docker-Anweisungen.
Beginnen Sie mit der Installation von Anaconda (oder Miniconda) und Git. Wenn Sie über eine TensorFlow-kompatible GPU verfügen, installieren Sie den GPU-Treiber sowie die entsprechende Version von CUDA und cuDNN (weitere Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation von TensorFlow).
Klonen Sie als Nächstes dieses Projekt, indem Sie ein Terminal öffnen und die folgenden Befehle eingeben (geben Sie nicht die ersten $ -Zeichen in jede Zeile ein, sie zeigen nur an, dass es sich um Terminalbefehle handelt):
$ git clone https://github.com/ageron/handson-ml.git
$ cd handson-ml
Führen Sie als Nächstes die folgenden Befehle aus:
$ conda env create -f environment.yml
$ conda activate tf1
$ python -m ipykernel install --user --name=python3
Starten Sie abschließend Jupyter:
$ jupyter notebook
Wenn Sie weitere Anweisungen benötigen, lesen Sie die detaillierte Installationsanleitung.
Welche Python-Version soll ich verwenden?
Ich empfehle Python 3.7. Wenn Sie die Installationsanweisungen oben befolgen, erhalten Sie diese Version. Der meiste Code funktioniert mit anderen Versionen von Python 3, aber einige Bibliotheken unterstützen Python 3.8 oder 3.9 noch nicht, weshalb ich Python 3.7 empfehle.
Ich erhalte eine Fehlermeldung, wenn ich load_housing_data() aufrufe.
Stellen Sie sicher, dass Sie fetch_housing_data() aufrufen , bevor Sie load_housing_data() aufrufen. Wenn Sie einen HTTP-Fehler erhalten, stellen Sie sicher, dass Sie genau denselben Code wie im Notebook ausführen (kopieren Sie ihn bei Bedarf und fügen Sie ihn ein). Wenn das Problem weiterhin besteht, überprüfen Sie bitte Ihre Netzwerkkonfiguration.
Ich erhalte unter MacOSX einen SSL-Fehler
Sie müssen wahrscheinlich die SSL-Zertifikate installieren (siehe diese StackOverflow-Frage). Wenn Sie Python von der offiziellen Website heruntergeladen haben, führen Sie /Applications/Python 3.7/Install Certificates.command in einem Terminal aus (ändern Sie 3.7 in die von Ihnen installierte Version). Wenn Sie Python mit MacPorts installiert haben, führen Sie sudo port install curl-ca-bundle in einem Terminal aus.
Ich habe dieses Projekt lokal installiert. Wie aktualisiere ich es auf die neueste Version?
Siehe INSTALL.md
Wie aktualisiere ich meine Python-Bibliotheken auf die neuesten Versionen, wenn ich Anaconda verwende?
Siehe INSTALL.md
Ich möchte allen danken, die zu diesem Projekt beigetragen haben, indem sie entweder nützliches Feedback gegeben, Probleme gemeldet oder Pull-Anfragen eingereicht haben. Besonderer Dank geht an Haesun Park und Ian Beauregard, die jedes Notebook überprüft und viele PRs eingereicht haben, darunter auch Hilfe zu einigen Übungslösungen. Vielen Dank auch an Steven Bunkley und Ziembla, die das docker Verzeichnis erstellt haben, und an den Github-Benutzer SuperYorio, der bei einigen Übungslösungen geholfen hat.
