Jupyter Notebook 是一个强大的交互式计算平台，它允许用户轻松地执行代码、分析数据和创建报告。在机器学习领域，Jupyter Notebook 被广泛使用，因为它提供了可视化和交互式探索数据的能力。
为什么使用 Jupyter Notebook？
- 交互式编程：可以直接在浏览器中编写和执行代码，即时查看结果。
- 易于分享：可以将整个笔记本分享给他人，方便协作和演示。
- 丰富的扩展：有大量的扩展可以增强 Notebook 的功能，如绘图、数据分析等。
机器学习中的 Jupyter Notebook 应用
- 数据探索：使用 Jupyter Notebook 可以方便地探索数据，了解数据的分布和特征。
- 模型训练：可以直接在 Notebook 中训练机器学习模型，并实时调整参数。
- 可视化：可以使用各种可视化工具将模型的结果直观地展示出来。
机器学习常用库
- NumPy：用于数值计算。
- Pandas：用于数据处理和分析。
- Scikit-learn：用于机器学习模型的训练和预测。
- Matplotlib：用于数据可视化。
扩展阅读
想要了解更多关于 Jupyter Notebook 和机器学习的内容，可以访问我们的 机器学习教程。
在 Jupyter Notebook 中进行机器学习，可以让你更加高效地进行数据分析和模型构建。希望这篇文章能帮助你更好地理解 Jupyter Notebook 在机器学习中的应用。