Apress源代码：实践机器学习Python源码教程

资源摘要信息:"practical-ml-w-python:Dipanjan Sarkar，Raghav Bali和Tushar Sharma的“使用Python进行机器学习”的源代码-Source code learning" 《使用Python进行机器学习》是Dipanjan Sarkar、Raghav Bali和Tushar Sharma三人共同撰写的一本机器学习实践指南，由Apress出版社于2018年出版。本书不仅提供了深入的理论知识，还包含了大量的实际代码示例，帮助读者在实践中掌握机器学习技术。本书的源代码通过Apress开源存储库进行分享，让读者可以下载、运行、学习甚至为该项目贡献代码。 本书的源代码存储库使用GitHub平台进行托管，可以通过“绿色按钮”直接下载zip格式的源代码压缩包，或者使用Git命令行工具克隆整个仓库到本地计算机进行更深入的研究和开发。源代码文件名称列表中的“practical-ml-w-python-master”表明这是源代码存储库的主分支（master branch），包含了本书对应的全部代码内容。 该源代码库的文件结构和内容应当与出版书籍中提及的示例和章节一一对应，因此，读者可以根据书籍内容，在代码库中找到相应的实现脚本。源代码的每一部分都可能包含了数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和优化等多个方面的内容。例如，可能会有用于处理数据集的Python脚本、构建和训练模型的代码以及评估模型性能的脚本等。 此外，存储库中可能还会包含作者提供的使用说明和资源，让读者了解如何正确地运行这些代码，以及如何根据自己的需求对其进行修改和扩展。对于想要为该项目贡献代码的开发者，存储库中应该包含了“Contributing.md”文件，详细说明了贡献代码的流程和准则。 由于版本v1.0对应于已经出版书籍中的代码，所以这部分代码没有更正或更新。这说明如果在阅读书籍之后，读者发现代码中存在错误或者希望进行优化，他们可以自行修改源代码，并根据GitHub平台的贡献机制，提出合并请求（Pull Request）以供原作者考虑。这样不仅可以帮助自己更好地理解代码，也可能为其他读者提供更完善的代码资源。 作为“系统开源”，该源代码库允许任何用户自由地查看、下载、使用和修改代码。这种开放性的做法促进了知识共享，帮助机器学习社区的成员相互学习和进步。对于希望学习Python和机器学习的人来说，这是一个非常宝贵的学习资源。通过直接操作和实践这些代码，学习者可以获得实际的操作经验，加深对机器学习算法和Python编程的理解。 整体来看，本书的源代码不仅是一套简单的代码集合，它是学习机器学习的一个实用工具和示例资源库。通过这些代码，学习者可以更直观地看到理论在实践中的应用，从而提高他们的动手能力和解决实际问题的能力。