【亲测免费】 《机器学习》（西瓜书）代码实战项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

machine-learning-toy-code/
├── README.md
├── data/
│   └── ...
├── notebooks/
│   ├── example1.ipynb
│   └── example2.ipynb
├── src/
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── config/
│   └── config.yaml
└── main.py

• README.md: 项目介绍文件。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook示例文件。
• src/: 存放项目的源代码文件。
• config/: 存放项目的配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和保存结果。以下是 main.py 的主要功能模块：

import config.config as cfg
from src.model import train_model

def main():
    # 加载配置
    config = cfg.load_config()
    
    # 加载数据
    data = load_data(config['data_path'])
    
    # 训练模型
    model = train_model(data, config)
    
    # 保存模型
    save_model(model, config['model_path'])

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的配置文件，用于存储项目的各种参数和路径。以下是配置文件的部分内容示例：

data_path: 'data/dataset.csv'
model_path: 'models/trained_model.pkl'
learning_rate: 0.01
batch_size: 32
epochs: 100

• data_path: 数据文件的路径。
• model_path: 训练好的模型保存路径。
• learning_rate: 学习率。
• batch_size: 批大小。
• epochs: 训练轮数。

以上是关于《机器学习》（西瓜书）代码实战项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。