[Орельен Жерон] Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow


UPD [Орельен Жерон] Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2, 2-е издание [RUS, 2020]

2-е издание пираты продают за 184р. + комиссия.

Если кто захочет разобрать примеры со своими комментариями в своем github репозитории, скиньте ссылку.

Кто захочет обсудить, велком в telegram.


https://github.com/ageron/handson-ml


В ubuntu:

Подготовил окружение как здесь


Импортируем данные

// Инфа https://github.com/ageron/handson-ml/blob/master/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb


import os
import tarfile
from six.moves import urllib

DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml/master/"
HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing")
HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + "datasets/housing/housing.tgz"

def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL, housing_path=HOUSING_PATH):
    os.makedirs(housing_path, exist_ok=True)
    tgz_path = os.path.join(housing_path, "housing.tgz")
    urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path)
    housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)
    housing_tgz.extractall(path=housing_path)
    housing_tgz.close()
fetch_housing_data()
import pandas as pd

def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):
    csv_path = os.path.join(housing_path, "housing.csv")
    return pd.read_csv(csv_path)
housing = load_housing_data()
housing.head()