Este proyecto es parte de un repositorio de recursos para comenzar a desarrollar proyectos de investigación aplicada a nivel licenciatura. El principal objetivo de estos jupyter notebooks es mostrar cómo utilizar Python para implementar algoritmos clásicos de Machine Learning utilizando Scikit Learn, Pandas y Matplotlib.
introMachineLearning/
|- data/ # Directorio con diferentes conjuntos de datos
|- notebooks/ # Directorio con todas las implementaciones
|- Pipfile # Archivo con las dependencias del proyecto
Estas instrucciones generarán una copia de este proyecto lista para ejecutarse en tu máquina local. Podrás desarrollar nuevos experimentos y replicar los que ya existen..
Prepara tu ambiente e instala las dependencias del proyecto
Clona el repositorio del proyecto:
git clone https://github.com/helloerikaaa/IntroMachineLearning.git
Instalación de dependencias y ejecución del ambiente usando Pipenv:
pipenv install
pipenv shell
Para ejecutar los jupyter noteboooks dentro de este proyecto, es necesario ejecutar el siguiente comando en la raíz del proyecto:
jupyter lab
También es posible ejecutar los experimentos desde un IDE como VSCode.
- Erika Sánchez Femat (helloerikaaa)