Hej mam pytanie związane z przerabianiem kilkuletnich książek o tematyce uczenia maszynowego.
Na codzień jestem backendowcem (głównie ekosystem jvm) który wpadł do projektu gdzie gros czasu poświęca się na pythona i integrację z modelami ml stąd chciałem nieco więcej liznąć tematu.
Kupiłem ebooka na helionie:
https://helion.pl/ksiazki/uczenie-maszynowe-w-pythonie-leksykon-kieszonkowy-matt-harrison,umpylk.htm#section6_shift
i do niego załączone są źródła w postaci plików ipynb:
https://helion.pl/pobierz-przyklady/umpylk
Znalazłem też githuba autora:
https://github.com/mattharrison/ml_pocket_reference
W książce autor wymienia biblioteki i ich wersje na jakich pracuje choć mam wrażenie, że nie wszystkie. Nie jest również wskazana wersja pythona (drogą dedukcji doszedłem, że to prawdopodobnie 3.7) i próbowałem zsetupować sobie środowisko aby odpalić kod w tych notebookach.
Korzystam z maca na procku M2 pro toteż okazało się, że nie ma nawet pythona 3.7 + pewnie tych starych bibliotek więc na pececcie na wirtualce postawiłem ubuntu i tam konfiguruje interpreter pythona 3.7 (przez conde).
I tu zaczyna się zagwozdka: do źródeł nie ma dodanego żadnego pliku definiującego potrzebne biblioteki i ich wersje to też po kolei próbowałem sobie instalować te wymienione w książce w tych wersjach c otrzeba ale co rusz trafiałem albo na info, że libka w danej wersji wymaga pythona 2.7 albo że jakieś inne zależności są niespełnione np:
(testowe2) maczugaherkulesa@myhostname:~$ pip install sklearn==0.21.1
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement sklearn==0.21.1 (from versions: 0.0, 0.0.post1, 0.0.post2, 0.0.post4, 0.0.post5, 0.0.post7, 0.0.post9, 0.0.post10, 0.0.post11, 0.0.post12)
ERROR: No matching distribution found for sklearn==0.21.1
I zastanawiam się czy ja źle do tego wszystkiego podchodzę czy po prostu gdy tego typu książki bazują na starym kodzie (ten ma koło 6 lat) to naturalne jest, że jest problem z odpaleniem tego i z marszu powinienem poszukać nowszych publikacji??