Jupyter Notebook 是机器学习领域不可或缺的工具，以其交互式环境和可视化能力深受开发者喜爱。以下是关键知识点：
🧠 核心功能
- 实时编码：支持 Python、R 等语言，代码即时执行并展示结果
- 数据可视化：集成 Matplotlib、Seaborn 等库，轻松绘制图表（例如：📊 数据分布图）
- 版本控制：通过
git插件实现代码与笔记的协同管理 - 协作共享：支持
.ipynb文件导出为 Markdown 或 PDF（🔗 了解更多）
🚀 机器学习场景
数据预处理
使用 Pandas 加载数据（🐼 数据框示例）数据处理模型训练
以 Scikit-learn 为例，可视化模型准确率（📈 模型性能曲线）模型训练交互式调试
单元格式代码分段执行，快速迭代算法（🔧 调试流程）调试界面
📌 扩展学习
- Jupyter 官方文档（英文资源）
- 机器学习实战教程（本站精选）
- Python 数据分析库指南（相关技术链接）
🌐 本工具广泛应用于科研与工业场景，建议结合 机器学习课程 深入实践！