在Ubuntu下使用Jupyter進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項目開發(fā),你需要首先安裝必要的軟件和庫,然后創(chuàng)建一個新的Jupyter Notebook文件來編寫代碼
安裝Anaconda或Miniconda:
首先,你需要安裝Anaconda或Miniconda,這是一個包含了許多科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析庫的Python發(fā)行版。你可以從官方網(wǎng)站下載并安裝:
創(chuàng)建一個新的conda環(huán)境:
打開終端,運行以下命令創(chuàng)建一個名為myenv的新conda環(huán)境:
conda create -n myenv python=3.8
這將創(chuàng)建一個名為myenv的新環(huán)境,其中包含Python 3.8。
激活新環(huán)境:
運行以下命令激活新創(chuàng)建的conda環(huán)境:
conda activate myenv
安裝Jupyter和其他必要的庫:
在激活的conda環(huán)境中,運行以下命令安裝Jupyter、NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn等庫:
conda install jupyter numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
啟動Jupyter Notebook:
在終端中,運行以下命令啟動Jupyter Notebook:
jupyter notebook
這將在你的默認(rèn)瀏覽器中打開一個新的Jupyter Notebook實例。
創(chuàng)建一個新的Notebook文件:
在Jupyter Notebook界面中,點擊“New”按鈕,然后選擇“Python 3”(或者你創(chuàng)建的conda環(huán)境的名稱)。這將創(chuàng)建一個新的Notebook文件,你可以在其中編寫代碼。
編寫代碼并運行:
在新創(chuàng)建的Notebook文件中,你可以編寫代碼并運行。例如,你可以導(dǎo)入之前安裝的庫,然后使用它們進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項目開發(fā)。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
接下來,你可以使用這些庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和評估等操作。
保存Notebook文件:
當(dāng)你完成編寫代碼后,可以點擊Jupyter Notebook界面右上角的“Save and Checkpoint”按鈕保存你的工作。
關(guān)閉Jupyter Notebook:
當(dāng)你不再需要使用Jupyter Notebook時,可以在終端中按Ctrl+C
關(guān)閉服務(wù)器,然后輸入y
并回車確認(rèn)。最后,使用以下命令退出conda環(huán)境:
conda deactivate
現(xiàn)在你已經(jīng)知道了如何在Ubuntu下使用Jupyter進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項目開發(fā)。祝你編程愉快!