零基础实战机器学习
黄佳
新加坡埃森哲公司资深顾问,《零基础学机器学习》作者
新⼈⾸单¥59.9
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开篇词 (1讲)
开篇词|开发者为什么要从实战出发学机器学习?
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准备篇 (2讲)
01|打好基础:到底什么是机器学习?
02|工具准备:安装并使用Jupyter Notebook
零基础实战机器学习
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02|工具准备:安装并使用Jupyter Notebook

你好,我是黄佳。
欢迎来到零基础实战机器学习。工欲善其事,必先利其器,好的环境让我们事半功倍。今天我要讲的就是怎么来搭建机器学习运行的环境。
你也许听说过机器学习项目对配置要求高,硬件上需要带 GPU 的显卡,软件上面需要在 Server 中搭建 PyTorch 和 TensorFlow 2.0 什么的。这些东西是不是听起来就挺麻烦的。
其实没有那么复杂。我觉得对于初学者来说,你不必过于纠结上面的工具。我们只是要进行一些简单的实战项目。而这些简单的项目,在本机上完全可以跑通。所以我建议你就用你手头上的笔记本电脑,装个 Jupyter Notebook 就足够了。
你听到这可能会想问什么是 Jupyter Notebook 呀?你可以把它想象成一个类似于网页的多媒体文档,但是,比普通网页更高一筹的是,它还能直接通过浏览器运行代码块,在代码块下方展示运行结果,就像下图中这样:
Jupyter Notebook 可以交互式开发,再加上拥有富文本格式,可以显示图文,非常直观,所以它能迅速地展现数据分析师的想法,是我们上手机器学习的最佳工具。
选好了工具之后,我们还得确定要用什么语言。我们课程选的是 Python,所有源代码都是用 Python 实现的。之所以选 Python 是因为 Python 在 AI 开发中是最常用的语言了,而且 Python 非常简单,只要你稍微有些编程方面的基础知识,就能看懂我们的代码。而我们推荐使用的工具 Jupyter Notebook 可以支持多种语言,其中就包括 Python。
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精选留言(4)

  • 在路上
    置顶
    AIK同学已经给出了正确答案,不过在实验的过程中,可以输出df_male和df数据集,看看pandas是如何合并数据集df_male和df_female,plotly.express是将什么样的数据集绘制成图形的。

    作者回复: 这是特别深入细致的建议。学习就是要知其然,知其所以然。手动点赞。

    2021-09-01
    2
  • AIK
    置顶
    import pandas as pd

    stages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"]

    df_male = pd.DataFrame(dict(number=[30, 15, 10, 6, 1], stage=stages))
    df_male['性别'] = '男'

    df_female = pd.DataFrame(dict(number=[29, 17, 8, 3, 1], stage=stages))
    df_female['性别'] = '女'

    df = pd.concat([df_male, df_female], axis=0)
    fig = px.funnel(df, x='number', y='stage', color='性别')

    fig.show()

    作者回复: 优秀。💪

    2021-09-01
    1
  • 黄佳
    置顶
    如果大家在安装Plotly包的时候遇到障碍,也可以尝试用这个语句pip install plotly==5.3.1,安装它当前的最新版本。
    2021-09-01
  • 青松
    坐等更新!

    编辑回复: 欢迎加群,一起学习!

    2021-09-01
    1
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