示例工程机器学习深度学习【免费下载链接】python-machine-learning-book-2nd-editionThe Python Machine Learning (2nd edition) book code repository and info resource项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-machine-learning-book-2nd-edition点击查看免费下载本篇文章以《Python Machine Learning第 2 版》开源代码仓库的 code/README.md 为核心索引系统讲解该仓库的目录结构、运行环境搭建、16 个章节 Notebook 的完整索引与两种使用方式并结合仓库内的源码与自动化测试说明其工程化程度。读完本文你将能够独立完成 Python Jupyter 环境配置、快速定位任意章节的 Notebook/脚本/数据集资源并理解仓库如何用jupyter nbconvert对全部章节代码做自动化回归验证。一、仓库定位一本书的“可运行代码骨架”该仓库是《Python Machine Learning, 2nd Ed.》Packt Publishing2017 年 9 月出版作者 Sebastian Raschka 与 Vahid Mirjalili随书代码仓库。其顶层 README.md 明确了定位所有代码示例按章节组织在 code/ 子目录下每个章节同时提供 Jupyter Notebook.ipynb与由其转换而来的 Python 脚本.py并随附书中用到的原始图片、数据集与配套说明文件。仓库根目录同时保留了完整的书目信息ISBN 978-1787125933、翻译版本德文版 ISBN 978-3958457331、日文版 ISBN 978-4295003373以及可供引用的 BibTeX 条目book{RaschkaMirjalili2017, address {Birmingham, UK}, author {Raschka, Sebastian and Mirjalili, Vahid}, edition {2}, ... title {{Python Machine Learning, 2nd Ed.}}, year {2017} }需要特别强调的是code/README.md 明确声明这些只是随书的代码示例notebook 中不包含公式与描述性文字脱离书本正文单独使用可能难以理解。因此本文的定位是“索引与上手指南”核心知识与推导仍应回归书本正文。二、环境搭建Python、pip/conda 与 Jupyter Notebookcode/README.md 将环境搭建指南指向 code/ch01/README.md。该书面向 Python 3.6.0编写建议使用当时最新的 Python 3 版本书中大部分代码示例也可能兼容更早的 Python 3 甚至 Python 2.7.10但作者明确提醒若使用 Python 2.7 执行示例务必先了解 Python 3 与 2.7 之间的主要差异。1. 检查当前 Python 版本$ python -V书中作者的示例输出为Python 3.6.1 :: Continuum Analytics, Inc.2. 使用 pip 安装第三方包pip自 Python 3.3 起就是 Python 标准库的一部分。安装任意包pip install SomePackage其中SomePackage是numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等包名的占位符。更新已安装的包需加--upgrade标志pip install SomePackage --upgrade3. 使用 Anaconda / conda推荐Anaconda 是 Continuum Analytics 出品的科学计算发行版免费含商用、跨平台开箱即带数据科学、数学、工程所需的全部核心 Python 包。安装 Anaconda 后conda install SomePackage # 安装新包 conda update SomePackage # 更新已有包4. 本书核心依赖的最低版本为保障代码示例可正确运行code/ch01/README.md 给出了作者写作时使用的核心包版本下限安装时请确保版本大于或等于以下数值包名最低版本NumPy 1.12.1SciPy 0.19.0scikit-learn 0.18.1matplotlib 2.0.2pandas 0.20.1全书以 NumPy 的多维数组作为数据存储与操作的主载体偶用建立在 NumPy 之上的 pandas 处理表格数据并用高度可定制的 matplotlib 进行数据可视化。5. 安装并启动 Jupyter Notebook.ipynb即 Jupyter前身 IPythonNotebook 文件。作者选择 Notebook 而非纯.py脚本是因为它能“一锅端”地容纳代码、执行结果、数据图表以及支持 Markdown 与 LaTeX 语法的文档非常适合数据分析类项目。可通过 pip 或 conda 安装$ pip install jupyter notebook或$ conda install jupyter notebook启动方式为先进入存放代码示例的目录再执行jupyter notebook$ cd ~/code/python-machine-learning-book $ jupyter notebookJupyter 会在默认浏览器中启动典型地址为 http://localhost:8888/随后即可在文件菜单中选取要打开的 notebook。一个值得注意的术语细节IPython Notebook 现已更名为 Jupyter Notebook——Jupyter 是一个伞形项目除 Python 外还支持 Julia、R 等语言对 Python 用户而言只是术语从“IPython Notebook”换成了“Jupyter Notebook”。三、16 章完整索引目录、Notebook 与随附数据code/README.md 的核心内容是一份完整的 16 章索引表。每个章节目录下通常包含.ipynbNotebook 主文件、.py由 Notebook 转换的脚本、images/书中插图、README.md章节说明以及该章使用的数据集。下表完整继承原文档的章节清单并补充了各章随附的数据与脚本资产数据文件来自仓库实际目录#章节主题章节目录Notebook主要数据/资产1Machine Learning – Giving Computers the Ability to Learn from Datacode/ch01ch01.ipynb无代码示例见 code/ch01/README.md2Training Machine Learning Algorithms for Classificationcode/ch02ch02.ipynbiris.data、iris.names.txt、ch02.py3A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-Learncode/ch03ch03.ipynbch03.py4Building Good Training Sets – Data Pre-Processingcode/ch04ch04.ipynbwine.data、wine.names.txt、ch04.py5Compressing Data via Dimensionality Reductioncode/ch05ch05.ipynbwine.data、wine.names.txt、ch05.py6Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Optimizationcode/ch06ch06.ipynbwdbc.data、wdbc.names.txt、ch06.py7Combining Different Models for Ensemble Learningcode/ch07ch07.ipynbwine.data、wine.names.txt、ch07.py8Applying Machine Learning to Sentiment Analysiscode/ch08ch08.ipynbmovie_data.csv.gz、ch08.py9Embedding a Machine Learning Model into a Web Applicationcode/ch09ch09.ipynb4 个 Flask 应用目录、movie_data.csv.gz、reviews.sqlite10Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysiscode/ch10ch10.ipynbhousing.data.txt、ch10.py11Working with Unlabeled Data – Clustering Analysiscode/ch11ch11.ipynbch11.py12Implementing a Multi-layer Artificial Neural Network from Scratchcode/ch12ch12.ipynbneuralnet.py、MNIST 四个.gz文件、ch12.py13Parallelizing Neural Network Training with TensorFlowcode/ch13ch13.ipynbMNIST 四个.gz文件、ch13.py14Going Deeper: The Mechanics of TensorFlowcode/ch14ch14.ipynbch14.py15Classifying Images with Deep Convolutional Neural Networkscode/ch15ch15.ipynbMNIST 四个.gz文件、example-image.png、ch15.py16Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networkscode/ch16ch16.ipynbmovie_data.csv.gz、pg2265.txtProject Gutenberg 文本、ch16.py章节序号 1~10 覆盖经典机器学习感知机、逻辑回归、SVM、决策树、数据预处理、降维、模型评估、集成学习、情感分析、回归分析第 12~16 章则从零实现多层神经网络到 TensorFlow 并行训练、TensorFlow 机制、卷积神经网络与循环神经网络。第 1 章本身不包含代码示例其价值集中在环境搭建指南见 code/ch01/README.md。四、两种使用方式Notebook 优先.py 脚本兜底code/README.md 明确给出了作者的使用建议优先使用 Jupyter Notebooknotebook 内含图片与章节标题导航更友好更关键的是支持逐单元stepwise执行代码片段作者认为这能提供更好的学习体验。即使不安装 Jupyter也可以直接在平台上点击.ipynb文件在线查看例如 code/ch02/ch02.ipynb。.py 脚本作为备选各章目录中的.py文件由对应 notebook 转换生成可用任意纯文本编辑器查看和编辑。以 code/ch02/README.md 为例各章 README 都附带“A note on using the code examples”一节重复强调同一套工作流Anaconda 用户执行conda install jupyter notebook→jupyter notebook→ 浏览器窗口导航到目标.ipynb文件。作者还特别说明每个 notebook 都内置了与书本一致的目录与章节标题并嵌入了书中原始图片方便边读边跑。章节 README 还提供了各章内容大纲。例如 code/ch03/README.md 列出第 3 章主题分类算法选型、scikit-learn 初体验、逻辑回归、SVM 与核技巧、决策树与随机森林、K 近邻code/ch16/README.md 则列出 RNN 的完整学习路径序列数据建模 → RNN 结构与激活计算 → 长程交互的挑战 → LSTM → TensorFlow 多层 RNN 情感分析 → 字符级语言模型。这些大纲可直接作为逐章精读的导航地图。五、源码级纵深第 9 章 Flask Web 应用的可运行示例code/README.md 将第 9 章“把机器学习模型嵌入 Web 应用”作为特例列出了 4 个可直接运行的 Flask 应用目录见 code/ch09/README.md1st_flask_app_1/最简单的 Flask Web 应用1st_flask_app_2/在1st_flask_app_1基础上增加灵活的表单校验与渲染movieclassifier/把电影评论分类器嵌入 Web 应用movieclassifier_with_update/与movieclassifier相同但启动时从 SQLite 数据库更新模型。本地运行方式为进入对应目录并执行主应用脚本cd ./1st_flask_app_1 python3 app.py终端会出现典型输出* Running on http://127.0.0.1:5000/ * Restarting with reloader然后在浏览器中访问终端显示的地址通常为 http://127.0.0.1:5000/即可查看应用。从仓库源码看movieclassifier/目录的结构印证了第 9 章的工作流vectorizer.py负责词袋向量化与特征提取pkl_objects/下存放序列化后的分类器classifier.pkl与停用词stopwords.pklreviews.sqlite用于存储数据templates/提供reviewform.html、results.html、thanks.html等页面模板。这正对应章节大纲中的“序列化 scikit-learn 估计器 → 搭建 SQLite 数据库 → 开发 Flask 应用”三步流程。值得注意的是仓库根目录另有 code/ch09/pickle-test-scripts/含pickle-dump-test.py、pickle-load-test.py及小样本movie_data_small.csv用于单独验证 pickle 序列化/反序列化流程的可用性。六、工程化验证用 nbconvert 自动化执行全部 16 章 Notebook仓库在 code/tests/test_notebooks.py 中提供了覆盖全部章节的自动化测试这是理解“代码示例如何保证可运行”的关键源码证据。其核心机制如下args [jupyter, nbconvert, --execute, --inplace, --debug, --ExecutePreprocessor.timeout5000, --ExecutePreprocessor.kernel_name%s % kernel_name, nb_path]使用jupyter nbconvert --execute对 notebook 进行就地执行--inplace即以实际运行结果校验代码正确性每个单元的超时上限设为 5000 秒--ExecutePreprocessor.timeout5000适配深度学习章节较长的训练耗时根据 Python 大版本自动选择内核Python 3 使用kernel_namepython3否则使用python2每个测试方法对应一章test_ch01~test_ch16执行前会os.chdir到对应章节目录保证相对路径数据如iris.data、wine.data能被正确加载。测试中对部分章节做了条件限定test_ch08、test_ch09、test_ch16仅在 Python 3 下运行注释给出的理由是 Py2 的 unicode 处理差异以及 ch09 依赖 Python 3 特定的 pickle 文件。这套测试与顶层 README 的 Travis CI 构建状态徽章相互印证——16 章 notebook 均可通过真实执行验证而不是静态的占位代码。七、使用边界与注意事项根据 code/README.md 的原文声明使用本仓库代码时需注意三点代码 ≠ 全书notebook 不包含公式与描述性文字建议配合《Python Machine Learning第 2 版》书本正文使用版本约束请确保核心依赖满足上文“最低版本表”否则部分示例可能因 API 变化而运行失败环境差异Python 2.7 仅在“可能兼容”范围内深度学习相关章节ch12~ch16与 Flask 应用ch09更建议在 Python 3 环境中运行。如需反馈问题可按 code/README.md 末尾的 Contact 段落联系作者邮箱、Google Groups 邮件列表以及作者博客/社交账号均可本书亦存在已发布的第三版2019 年 12 月代码仓库本文介绍的为第二版仓库内容。结语从环境搭建Python/pip/conda、Jupyter Notebook、16 章完整索引到 Notebook 与.py双轨使用方式、第 9 章 Flask 应用实战与nbconvert自动化验证本仓库的 code/README.md 实际上是一个“一键上路”的随书代码中枢。按本文路径配置好环境后从 code/ch01/README.md 起步逐章打开 code/ch02/ch02.ipynb 直至 code/ch16/ch16.ipynb即可完整复现书中从感知机到循环神经网络的整条学习曲线。赞分享示例工程机器学习深度学习【免费下载链接】python-machine-learning-book-2nd-editionThe Python Machine Learning (2nd edition) book code repository and info resource项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-machine-learning-book-2nd-edition点击查看免费下载相关推荐Python Machine Learning 2nd Edition 仓库全景指南16 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