Predicting Dark Matter Distribution from Stellar Phase Space
├── LICENSE
├── README.md <- 開発者がこのプロジェクトを使用するためのトップレベルのREADME。
├── data
│ ├── external <- サードパーティのソースからのデータ。
│ ├── interim <- 変換された中間データ。
│ ├── processed <- モデリングに使用される最終的な正規データセット。
│ └── raw <- オリジナルの不変のデータダンプ。
│
├── docs <- 詳細については、sphinx-doc.orgを参照してください。
│
├── models <- トレーニングされたシリアル化されたモデル、モデルの予測、またはモデルの要約
│
├── notebooks <- Jupyterノートブック。命名規則は、番号（順序）、作成者のイニシャル、および短い`-`区切りの説明です。例えば、`1.0-jqp-initial-data-exploration`。
│
├── references <- データ辞書、マニュアル、およびその他の説明資料。
│
├── reports <- HTML、PDF、LaTeXなどの形式で生成された分析
│ └── figures <- 報告に使用される生成されたグラフィックと図
│
├── requirements.txt <- 分析環境を再現するための要件ファイル。例えば、`pip freeze > requirements.txt`で生成されます。
│
├── setup.py <- プロジェクトをpip install可能にするためのファイル（`pip install -e .`でsrcをインポートできるようにします）
├── src <- このプロジェクトで使用するソースコード。
│ ├── __init__.py <- srcをPythonモジュールにする
│ │
│ ├── data <- データをダウンロードまたは生成するスクリプト
│ │ └── make_dataset.py
│ │
│ ├── features <- 生データをモデリングのための特徴に変換するスクリプト
│ │ └── build_features.py
│ │
│ ├── models <- モデルをトレーニングし、トレーニングされたモデルを使用して予測を行うスクリプト
│ │ │ predictions
│ │ ├── predict_model.py
│ │ └── train_model.py
│ │
│ └── visualization <- 探索的および結果指向の視覚化を作成するスクリプト
│ └── visualize.py
│
└── tox.ini <- toxファイル。tox.readthedocs.ioを参照してください。
このプロジェクトは、cookiecutter data science project templateをベースにしています。#cookiecutterdatascience