简介

本文将为您介绍如何在 Jupyter Notebook 中设置机器学习环境。这将包括安装必要的库和配置。

系统要求

  • 操作系统：Windows 或 macOS 或 Linux
  • Python 版本：Python 3.6 或更高版本

安装 Jupyter Notebook

  1. 打开终端或命令提示符。
  2. 安装 Jupyter Notebook：
    pip install notebook
  3. 启动 Jupyter Notebook：
    jupyter notebook

安装必要的库

以下是一些常用的机器学习库：

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Scikit-learn

安装这些库的命令如下：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

创建第一个机器学习项目

  1. 在 Jupyter Notebook 中创建一个新的笔记本。
  2. 导入所需的库：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
  1. 加载数据集：
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
  1. 分割数据集为训练集和测试集：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  1. 创建线性回归模型：
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
  1. 对测试集进行预测：
y_pred = model.predict(X_test)
  1. 可视化结果：
plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='red')
plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='blue')
plt.show()

相关资源

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图片展示

机器学习模型可视化：

线性回归图