# ML_tutorial

**Repository Path**: zhou-hongkai62/ml_tutorial

## Basic Information

- **Project Name**: ML_tutorial
- **Description**: 学习机器学习（包含深度学习的包）
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-11
- **Last Updated**: 2025-12-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ML_xa_tutorial 机器学习教程项目

这是一个使用 Jupyter Notebook 学习机器学习的项目，采用了标准的数据科学项目结构。

## 目录结构说明

```
ML_xa_tutorial/
├── data/                  # 数据存储目录
│   ├── raw/               # 原始数据，不可更改
│   ├── processed/         # 处理后的数据
│   └── external/          # 外部数据源
├── notebooks/             # Jupyter Notebooks
│   ├── exploration/       # 数据探索性分析 notebook
│   ├── modeling/          # 建模相关的 notebook
│   └── visualization/     # 可视化相关的 notebook
├── src/                   # 源代码目录
│   ├── data/              # 数据处理脚本
│   ├── features/          # 特征工程脚本
│   ├── models/            # 模型定义和训练脚本
│   └── visualization/     # 可视化函数
├── models/                # 训练好的模型存储位置
├── reports/               # 实验报告和结果
│   └── figures/           # 图表文件
├── references/            # 参考文献和资料
├── requirements.txt        # Python 依赖包列表
└── README.md              # 项目说明文档
```

## 各目录详细说明

### data/
存放项目所需的所有数据文件：
- `raw/`: 原始数据，不应该被直接修改，保持原始格式
- `processed/`: 经过清洗和预处理后的数据
- `external/`: 从外部来源获取的数据

### notebooks/
存放所有的 Jupyter Notebooks，按照用途分类：
- `exploration/`: 数据探索和初步分析
- `modeling/`: 模型建立、训练和评估
- `visualization/`: 数据可视化和图表生成

### src/
存放可重用的 Python 源代码：
- `data/`: 数据加载和预处理函数
- `features/`: 特征工程相关函数
- `models/`: 模型定义和训练函数
- `visualization/`: 可视化工具函数

### models/
保存训练完成的模型文件，如 `.pkl` 或 `.h5` 文件。

### reports/
实验报告、演示文稿和其他文档：
- `figures/`: 生成的图表和可视化结果

### references/
项目参考资料，包括论文、文章链接或书籍章节等。

## 工作流程建议

1. 将原始数据放入 `data/raw/`
2. 在 `notebooks/exploration/` 中进行数据探索
3. 在 `src/data/` 中编写数据预处理脚本
4. 将处理后的数据保存到 `data/processed/`
5. 在 `notebooks/modeling/` 中进行建模实验
6. 将可重用代码重构到 `src/` 相应目录中
7. 保存训练好的模型到 `models/`
8. 生成的图表保存到 `reports/figures/`