首页
/ 开源项目教程:机器学习课程

开源项目教程:机器学习课程

2024-08-31 11:04:23作者:苗圣禹Peter

1. 项目的目录结构及介绍

machine-learning-curriculum/
├── README.md
├── SECURITY.md
├── SUPPORT.md
├── TRANSLATIONS.md
├── docsifytopdf.js
├── for-teachers.md
├── index.html
├── ml-for-beginners-video-banner.png
├── ml-for-beginners.png
├── ml.gif
├── package-lock.json
├── package.json
├── lessons/
│   ├── 01-Introduction/
│   ├── 02-The-History-of-machine-learning/
│   ├── 03-Fairness-and-machine-learning/
│   ├── 04-Techniques-for-machine-learning/
│   ├── 05-Introduction-to-regression/
│   ├── 06-North-American-pumpkin-prices/
│   └── 07-North-American-pumpkin-prices/
└── resources/
    ├── Code-of-conduct.md
    ├── MIT-license.md
    ├── Security-policy.md
    └── Activity.md

目录结构介绍

  • README.md: 项目介绍和使用说明。
  • SECURITY.md: 安全相关信息。
  • SUPPORT.md: 支持信息。
  • TRANSLATIONS.md: 翻译相关信息。
  • docsifytopdf.js: 用于生成PDF的脚本。
  • for-teachers.md: 教师指南。
  • index.html: 项目主页。
  • ml-for-beginners-video-banner.png: 视频横幅图片。
  • ml-for-beginners.png: 项目图片。
  • ml.gif: 项目动画。
  • package-lock.json: 依赖锁定文件。
  • package.json: 项目配置文件。
  • lessons/: 包含所有课程内容的目录。
  • resources/: 包含项目资源文件的目录。

2. 项目的启动文件介绍

  • index.html: 项目的启动文件,包含了项目的主页内容和导航结构。

3. 项目的配置文件介绍

  • package.json: 项目的配置文件,包含了项目的依赖、脚本和其他配置信息。
{
  "name": "machine-learning-curriculum",
  "version": "1.0.0",
  "description": "A 12-week, 26-lesson curriculum all about Machine Learning.",
  "main": "index.html",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "repository": {
    "type": "git",
    "url": "git+https://github.com/off99555/machine-learning-curriculum.git"
  },
  "author": "off99555",
  "license": "MIT",
  "bugs": {
    "url": "https://github.com/off99555/machine-learning-curriculum/issues"
  },
  "homepage": "https://github.com/off99555/machine-learning-curriculum#readme",
  "dependencies": {
    "docsify-cli": "^4.4.1"
  }
}

配置文件介绍

  • name: 项目名称。
  • version: 项目版本。
  • description: 项目描述。
  • main: 主入口文件。
  • scripts: 脚本命令。
  • repository: 代码仓库信息。
  • author: 作者信息。
  • license: 许可证信息。
  • bugs: 问题追踪链接。
  • homepage: 项目主页链接。
  • dependencies: 项目依赖。

以上是关于机器学习课程项目的详细介绍和使用指南。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

热门项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
603
114
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
205
55
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
59
48
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
44
29
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
286
77
Ffit-framework
面向全场景的 Java 企业级插件化编程框架,支持聚散部署和共享内存,以一切皆可替换为核心理念,旨在为用户提供一种灵活的服务开发范式。
Java
112
13
yolo-onnx-javayolo-onnx-java
Java开发视觉智能识别项目 纯java 调用 yolo onnx 模型 AI 视频 识别 支持 yolov5 yolov8 yolov7 yolov9 yolov10,yolov11,paddle ,obb,seg ,detection,包含 预处理 和 后处理 。java 目标检测 目标识别,可集成 rtsp rtmp,车牌识别,人脸识别,跌倒识别,打架识别,车牌识别,人脸识别 等
Java
7
0
cjoycjoy
a fast,lightweight and joy web framework
Cangjie
10
2
frogfrog
这是一个人工生命试验项目,最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
Java
7
0
mdmd
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器:支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性
Vue
111
25