handson ml

Cadernos de aprendizado de máquina

A TERCEIRA EDIÇÃO DO MEU LIVRO JÁ ESTÁ DISPONÍVEL.

Este projeto é para a primeira edição, que já está desatualizada.

Este projeto tem como objetivo ensinar os fundamentos do aprendizado de máquina em python. Ele contém o código de exemplo e soluções para os exercícios em meu livro O'Reilly Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow:

Início rápido

Quer brincar com esses notebooks online sem precisar instalar nada?

Use qualquer um dos seguintes serviços.

AVISO : Esteja ciente de que esses serviços fornecem ambientes temporários: tudo o que você fizer será excluído depois de um tempo, portanto, baixe todos os dados de seu interesse.

• Recomendado : abra este repositório no Colaboratory:

• Ou abra-o no Binder:

  • Nota : Na maioria das vezes, o Binder inicia rapidamente e funciona muito bem, mas quando o handson-ml é atualizado, o Binder cria um novo ambiente do zero, e isso pode levar algum tempo.

• Ou abra-o no Deepnote:

Quer apenas dar uma olhada rápida em alguns notebooks, sem executar nenhum código?

Navegue neste repositório usando o visualizador de notebook do jupyter.org:

Nota : o visualizador de notebook do github.com também funciona, mas é mais lento e as equações matemáticas nem sempre são exibidas corretamente.

Quer executar este projeto usando uma imagem Docker?

Leia as instruções do Docker.

Quer instalar este projeto em sua própria máquina?

Comece instalando o Anaconda (ou Miniconda), git e, se você tiver uma GPU compatível com TensorFlow, instale o driver da GPU, bem como a versão apropriada de CUDA e cuDNN (consulte a documentação do TensorFlow para obter mais detalhes).

A seguir, clone este projeto abrindo um terminal e digitando os seguintes comandos (não digite os primeiros sinais $ em cada linha, eles apenas indicam que são comandos de terminal):

 $ git clone https://github.com/ageron/handson-ml.git
$ cd handson-ml

Em seguida, execute os seguintes comandos:

 $ conda env create -f environment.yml
$ conda activate tf1
$ python -m ipykernel install --user --name=python3

Finalmente, inicie o Jupyter:

 $ jupyter notebook

Se precisar de mais instruções, leia as instruções detalhadas de instalação.

Perguntas frequentes

Qual versão do Python devo usar?

Eu recomendo Python 3.7. Se você seguir as instruções de instalação acima, essa será a versão que você obterá. A maior parte do código funcionará com outras versões do Python 3, mas algumas bibliotecas ainda não suportam o Python 3.8 ou 3.9, e é por isso que recomendo o Python 3.7.

Estou recebendo um erro quando chamo load_housing_data()

Certifique-se de chamar fetch_housing_data() antes de chamar load_housing_data() . Se você estiver recebendo um erro HTTP, certifique-se de estar executando exatamente o mesmo código do notebook (copie/cole, se necessário). Se o problema persistir, verifique a configuração da sua rede.

Estou recebendo um erro SSL no MacOSX

Você provavelmente precisará instalar os certificados SSL (veja esta pergunta do StackOverflow). Se você baixou o Python do site oficial, execute /Applications/Python 3.7/Install Certificates.command em um terminal (altere 3.7 para qualquer versão que você instalou). Se você instalou o Python usando MacPorts, execute sudo port install curl-ca-bundle em um terminal.

Eu instalei este projeto localmente. Como faço para atualizá-lo para a versão mais recente?

Veja INSTALL.md

Como atualizo minhas bibliotecas Python para as versões mais recentes ao usar o Anaconda?

Veja INSTALL.md

Colaboradores

Gostaria de agradecer a todos que contribuíram para este projeto, seja fornecendo feedback útil, registrando problemas ou enviando solicitações pull. Agradecimentos especiais a Haesun Park e Ian Beauregard que revisaram todos os cadernos e enviaram muitos PRs, incluindo ajuda em algumas das soluções de exercícios. Obrigado também a Steven Bunkley e Ziembla, que criaram o diretório docker , e ao usuário do github SuperYorio, que ajudou em algumas soluções de exercícios.