Читать книгу Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - Aurélien Géron - Страница 14

Es gibt eine Reihe von Jupyter-Notebooks voll mit zusätzlichem Material, wie Codebeispielen und Übungen, die zum Herunterladen unter https://github.com/ageron/handson-ml2 bereitstehen.

Einige der Codebeispiele im Buch lassen sich wiederholende Abschnitte oder Details weg, die offensichtlich sind oder nichts mit Machine Learning zu tun haben. Das sorgt dafür, dass Sie sich auf die wichtigen Teile des Codes konzentrieren können, und spart Platz, um mehr Themen unterzubringen. Wollen Sie sich die vollständigen Codebeispiele betrachten, finden Sie diese in den Jupyter-Notebooks.

Geben die Codebeispiele etwas aus, wird dies mit Python-Prompts (>>> und ...) wie in einer Python-Shell dargestellt, um den Code deutlich von den Ausgaben trennen zu können. So definiert beispielsweise folgender Code die Funktion square(), rechnet dann damit und gibt das Quadrat von 3 aus:

>>> def square(x):

... return x ** 2

...

>>> result = square(3)

>>> result

9

Gibt Code nichts aus, werden keine Prompts verwendet. Aber das Ergebnis wird manchmal als Kommentar angegeben, wie zum Beispiel hier:

def square(x):

return x ** 2

result = square(3) # Ergebnis ist 9