หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>หลาม
ดาวน์โหลด

สมุดบันทึกการเรียนรู้ของเครื่อง

หนังสือของฉันฉบับที่สามมีจำหน่ายแล้ว

โปรเจ็กต์นี้มีไว้สำหรับฉบับพิมพ์ครั้งแรกซึ่งปัจจุบันล้าสมัยแล้ว

โปรเจ็กต์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสอนคุณเกี่ยวกับพื้นฐานของ Machine Learning ใน Python ประกอบด้วยโค้ดตัวอย่างและวิธีแก้ปัญหาสำหรับแบบฝึกหัดในหนังสือ Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn และ TensorFlow ของ O'Reilly ของฉัน:

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

ต้องการเล่นกับโน้ตบุ๊กเหล่านี้แบบออนไลน์โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรเลยใช่ไหม

ใช้บริการใด ๆ ต่อไปนี้

คำเตือน : โปรดทราบว่าบริการเหล่านี้มีสภาพแวดล้อมชั่วคราว: ทุกสิ่งที่คุณทำจะถูกลบออกหลังจากผ่านไประยะหนึ่ง ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณดาวน์โหลดข้อมูลใด ๆ ที่คุณสนใจ

  • แนะนำ : เปิดที่เก็บนี้ใน Colaboratory:

  • หรือเปิดใน Binder:

    • หมายเหตุ : โดยส่วนใหญ่แล้ว Binder จะเริ่มทำงานอย่างรวดเร็วและใช้งานได้ดี แต่เมื่ออัปเดต handson-ml แล้ว Binder จะสร้างสภาพแวดล้อมใหม่ตั้งแต่ต้น และอาจใช้เวลานานพอสมควร

  • หรือเปิดใน Deepnote:

แค่ต้องการดูสมุดบันทึกบางเครื่องอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องรันโค้ดใดๆ

เรียกดูพื้นที่เก็บข้อมูลนี้โดยใช้โปรแกรมดูสมุดบันทึกของ jupyter.org:

หมายเหตุ : โปรแกรมดูสมุดบันทึกของ github.com ก็ใช้งานได้เช่นกัน แต่จะช้ากว่าและสมการทางคณิตศาสตร์ไม่ได้แสดงอย่างถูกต้องเสมอไป

ต้องการรันโปรเจ็กต์นี้โดยใช้อิมเมจ Docker หรือไม่

อ่านคำแนะนำนักเทียบท่า

ต้องการติดตั้งโปรเจ็กต์นี้บนเครื่องของคุณเองหรือไม่?

เริ่มต้นด้วยการติดตั้ง Anaconda (หรือ Miniconda) git และหากคุณมี GPU ที่รองรับ TensorFlow ให้ติดตั้งไดรเวอร์ GPU รวมถึงเวอร์ชันที่เหมาะสมของ CUDA และ cuDNN (ดูเอกสารประกอบของ TensorFlow สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม)

ถัดไป โคลนโปรเจ็กต์นี้โดยการเปิดเทอร์มินัลแล้วพิมพ์คำสั่งต่อไปนี้ (อย่าพิมพ์เครื่องหมาย $ แรกในแต่ละบรรทัด เพียงระบุว่านี่คือคำสั่งเทอร์มินัล): 

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

จากนั้นรันคำสั่งต่อไปนี้: 

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

ในที่สุดให้เริ่ม Jupyter: 

 $ jupyter notebook

หากคุณต้องการคำแนะนำเพิ่มเติม โปรดอ่านคำแนะนำในการติดตั้งโดยละเอียด

คำถามที่พบบ่อย

ฉันควรใช้ Python เวอร์ชันใด

ฉันแนะนำ Python 3.7 หากคุณทำตามคำแนะนำในการติดตั้งด้านบน นั่นคือเวอร์ชันที่คุณจะได้รับ โค้ดส่วนใหญ่จะใช้งานได้กับ Python 3 เวอร์ชันอื่น แต่บางไลบรารียังไม่รองรับ Python 3.8 หรือ 3.9 ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมฉันถึงแนะนำ Python 3.7

ฉันได้รับข้อผิดพลาดเมื่อฉันเรียก load_housing_data()

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเรียก fetch_housing_data() ก่อนที่ จะเรียก load_housing_data() หากคุณได้รับข้อผิดพลาด HTTP ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้รหัสเดียวกันกับในสมุดบันทึกทุกประการ (คัดลอก/วางหากจำเป็น) หากปัญหายังคงอยู่ โปรดตรวจสอบการกำหนดค่าเครือข่ายของคุณ

ฉันได้รับข้อผิดพลาด SSL บน MacOSX

คุณอาจต้องติดตั้งใบรับรอง SSL (ดูคำถาม StackOverflow นี้) หากคุณดาวน์โหลด Python จากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ ให้รัน /Applications/Python 3.7/Install Certificates.command ในเทอร์มินัล (เปลี่ยน 3.7 เป็นเวอร์ชันใดก็ตามที่คุณติดตั้ง) หากคุณติดตั้ง Python โดยใช้ MacPorts ให้รัน sudo port install curl-ca-bundle ในเทอร์มินัล

ฉันได้ติดตั้งโครงการนี้ในเครื่องแล้ว ฉันจะอัพเดตเป็นเวอร์ชั่นล่าสุดได้อย่างไร?

ดูที่ INSTALL.md

ฉันจะอัปเดตไลบรารี Python ให้เป็นเวอร์ชันล่าสุดได้อย่างไร เมื่อใช้ Anaconda

ดูที่ INSTALL.md

ผู้ร่วมให้ข้อมูล

ฉันอยากจะขอบคุณทุกคนที่มีส่วนร่วมในโครงการนี้ ไม่ว่าจะโดยการให้ข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์ ยื่นประเด็นปัญหา หรือส่งคำขอดึง ขอขอบคุณเป็นพิเศษต่อ Haesun Park และ Ian Beauregard ที่ตรวจสอบสมุดบันทึกทุกเล่มและส่ง PR จำนวนมาก รวมถึงความช่วยเหลือเกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาการออกกำลังกายบางส่วน ขอขอบคุณ Steven Bunkley และ Ziembla ผู้สร้างไดเร็กทอรี docker และผู้ใช้ github SuperYorio ที่ช่วยแก้ปัญหาการออกกำลังกายบางอย่าง

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด