jupyter notebook的安装和基本使用
2022/8/24 23:23:22
本文主要是介绍jupyter notebook的安装和基本使用,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
1.人工智能发展必备三要素
- 数据
- 算法
- 计算力
- 计算力之CPU和GPU的区别:
- CPU主要适用于I/O密集型的任务
- GPU主要适用于计算密集型任务
- 计算力之CPU和GPU的区别:
2.人工智能,机器学习,深度学习三者的关系
- 机器学习是人工智能的一个实现途径
- 深度学习是机器学习的一个方法发展而来
3.机器学习概述
1.机器学习的定义
机器学习是从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测。
2.机器学习工作流程
- 获取数据
- 获取到的数据集介绍
- 数据基本处理:比如说对数据进行去除异常值处理
- 特征工程
- 特征提取
- 特征预处理
- 特征降维
- 机器学习(模型训练):选择合适的算法对模型进行训练
- 模型评估:对训练好的模型进行评估
- 结果达到要求,上线服务
- 没有达到要求,重新上面步骤
3.获取到的数据集介绍
- 数据简介
- 一行数据我们称为一个样本
- 一列数据我们成为一个特征
- 数据类型的构成
- 数据类型一:特征值+目标值(目标值是连续的和离散的)
- 数据类型二:只有特征值,没有目标值
- 数据分割:机器学习一般会将数据集划分为两个部分。
- 训练集:用于训练,构建模型
- 测试集:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效
4.机器学习算法分类
根据数据集组成不同,可以将机器学习算法分为:
- 监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
- 强化学习
5.Jupyter Notebook的安装及使用
Jupyter Notebook相比Pycharm在画图和数据展示方面更有优势。
1.安装
安装好的Anaconda里面有Jupyter Notebook及其他工具。
2.使用
参考
- 切换到指定工作目录下编写代码
- 方式1. 在notebook打开指定目录
- 新建一个Terminal
- 在Terminal中使用cd命令切换到指定目录
- 在Terminal中输入
jupyter notebook
- 新建一个Terminal
- 方式2:启动jupyter时打开指定的目录
在cmd命令窗口下输入: jupyter notebook 项目目录
- 方式1. 在notebook打开指定目录
- 常用快捷键操作
- Shift+Enter,执行本单元代码,并跳转到下一单元
- Ctrl+Enter,执行本单元代码,留在本单元
- jupyter使用指定的虚拟环境:在Anaconda Prompt命令行窗口下切换到指定的虚拟环境安装nb_conda包
# 切换虚拟环境 conda activate ame # 安装包nb_conda conda install nb_conda
-
jupyter的函数提示
- 安装jupyter_contrib_nbextensions
1. 在Anaconda Prompt下切换到指定虚拟环境下 conda activate 环境名 2. 安装 pip install jupyter_contrib_nbextensions -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com jupyter contrib nbextension install --user pip install jupyter_nbextensions_configurator -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
- 按下图操作
- 打开函数提示快捷键:在函数圆括号内,shift + 双击tab键
-
显示行号
这篇关于jupyter notebook的安装和基本使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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