machine-learning-book

收录理由

这个仓库收录了 Sebastian Raschka 所著机器学习图书的配套代码笔记本，想要亲手运行书里示例的时候，照着它一步步来会顺手很多。章节安排从 scikit-learn 的工作流起步，覆盖数据预处理、模型评估、集成学习等内容，之后转入 PyTorch，讲解深度网络、卷积网络、循环网络和 Transformer。每个文件夹与书的结构一一对应，想快速复现某个实验，再改成自己的数据，都很方便。仓库里还准备了环境配置说明，以及社区成员贡献的 Google Colab 运行指南，不想在本地装一堆依赖的话，这条路径能省去不少麻烦。