开源项目 `pattern_classification` 使用文档

1. 项目目录结构及介绍

pattern_classification 项目是一个关于机器学习和模式分类的教程集合。以下是项目的目录结构及其介绍：

pattern_classification/
├── clustering/
│   └── hierarchicalclustering/
├── data/
│   └── data_collecting/
├── data_fitting/
│   └── regression/
├── data_viz/
├── dimensionality_reduction/
├── evaluation/
├── machine_learning/
├── parameter_estimation_techniques/
├── preprocessing/
├── resources/
├── stat_pattern_class/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.ipynb
├── README.md

目录介绍

• clustering/: 包含与聚类相关的教程和示例，如层次聚类。
• data/: 包含数据收集相关的教程和示例。
• data_fitting/: 包含数据拟合相关的教程和示例，如回归分析。
• data_viz/: 包含数据可视化相关的教程和示例。
• dimensionality_reduction/: 包含降维技术相关的教程和示例，如主成分分析（PCA）。
• evaluation/: 包含模型评估相关的教程和示例。
• machine_learning/: 包含机器学习算法相关的教程和示例。
• parameter_estimation_techniques/: 包含参数估计技术相关的教程和示例。
• preprocessing/: 包含数据预处理相关的教程和示例。
• resources/: 包含资源文件，如LaTeX公式和数据集。
• stat_pattern_class/: 包含统计模式分类相关的教程和示例。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.ipynb: 项目介绍的 Jupyter Notebook 文件。
• README.md: 项目介绍的 Markdown 文件。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 README.ipynb 和 README.md。这两个文件提供了项目的总体介绍和使用指南。

README.ipynb

这是一个 Jupyter Notebook 文件，包含了项目的详细介绍、使用示例和代码演示。用户可以通过打开这个文件来了解项目的各个模块和功能。

README.md

这是一个 Markdown 文件，提供了项目的简要介绍和快速入门指南。用户可以通过阅读这个文件来快速了解项目的基本信息和使用方法。

3. 项目的配置文件介绍

项目中主要的配置文件是 .gitignore 和 LICENSE。

.gitignore

这个文件用于配置 Git 忽略的文件和目录。它确保在版本控制中不会包含不必要的文件，如临时文件、缓存文件等。

LICENSE

这个文件包含了项目的许可证信息。pattern_classification 项目使用的是 GPL-3.0 许可证，用户在使用和修改项目时需要遵守该许可证的规定。

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通过以上文档，用户可以快速了解 pattern_classification 项目的目录结构、启动文件和配置文件，从而更好地使用和学习该项目。