‫Da wir jetzt ein neues Projekt starten, ist es sinnvoll, die Schritte zum Starten eines neuen Projekts zu unternehmen, die wir
‫hier haben.
‫In diesem Video erstellen wir einen Projektordner, bereiten unsere Daten vor, erstellen eine Umgebung und starten dann
‫ein Jupiter-Notebook und stellen sicher, dass wir unsere Tools importieren können, damit sie für unsere
‫einsatzbereit sind Problem.
‫Also lasst uns anfangen.
‫Ich gehe zu meinem Desktop.
‫Ich komme zu meinem Kursordner für maschinelles Lernen, den ich verwendet habe.
‫Ich werde hier einen neuen Ordner erstellen.
‫Ich rufe Bulldozer Price an.
‫Vorhersageprojekt, schön und einfach, und ich gehe auf eventuelle Rechtschreibfehler ein.
‫Nö.
‫Wunderschönen.
‫Also kommen wir zu diesem FALDER.
‫Wunderschönen.
‫Wir haben einen leeren Ordner.
‫Also wenn wir hierher gehen.
‫Wir können diesen entfernen, um jetzt einen Projektordner für die Daten zu erstellen.
‫Dieser ist ein bisschen anders.
‫Wir werden nach Kagle gehen, um unseren Datensatz zu erhalten, denn was das Bulldozer-Problem ist, wenn wir zum
‫Kagle Dot-Com-Bluebook für Bulldozer gehen.
‫Dieses Problem, an dem wir arbeiten, entstand als Kabelkonkurrenz.
‫So können Sie hier den Auktionspreis für ein schweres Gerät vorhersagen, a. k. A. Bulldozer.
‫Um jetzt ein Bluebook für Bulldozer zu erstellen, gehe ich davon aus, dass ein Bluebook vielleicht historische Verkaufsereignisse oder ähnliches bedeutet,
‫ich bin mir nicht ganz sicher.
‫Wenn wir also hier nachsehen, sehen wir eine Übersicht über das Projekt.
‫Als dieser Wettbewerb zum ersten Mal herauskam, gab es einen Preispool von 10000 Dollar für diesen Wettbewerb.
‫Und wenn Sie sich fragen, hey, ich bin mir nicht einmal sicher, was Kagle ist, na
‫ja, Sie können es sich als das Zuhause für Data Scientists vorstellen, denn Kaggle ist voll von verschiedenen
‫Wettbewerben, verschiedenen Datensätzen, verschiedenen Notebooks und Diskussionen auch als haufenweise Kurse.
‫Carollers, eine Fülle von Ressourcen für Datenwissenschaftler, wenn Sie sich fragen, was die Wettbewerbe sind.
‫Nun, das ist einer hier.
‫Was passiert, ist, dass ein Unternehmen möglicherweise einen Datensatz veröffentlicht, und dann ist es Ihre Aufgabe, zu sehen, wie gut Sie ihn modellieren oder
‫ein System erstellen können, um das von ihm veröffentlichte Problem zu lösen.
‫Und genau das werden wir in diesem Projekt durcharbeiten.
‫Wir werden die Daten herunterladen, den Datensatz des ursprünglichen Wettbewerbs, und dann werden wir ein
‫ganzes Projekt aufbauen, um am Ende ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, und wir werden sehen, wie wir auf
‫der Bestenliste gelandet wären .
‫Sie können hier also sehen, dass wir einige Ergebnisse haben und dies sind verschiedene Teams von Datenwissenschaftlern
‫auf der ganzen Welt, genau wie Sie.
‫Das ist es, was wir am Ende dieses Projekts haben werden.
‫Aber wir reden zu viel.
‫Holen wir uns die Daten, damit Sie früher dazu kommen.
‫Google dot com, Schrägstrich C für Wettbewerb, Schrägstrich Bluebook für Bulldozer-Daten.
‫Sie können auf diesen Download-All-Link klicken.
‫Jetzt benötigen Sie ein Konto, um sich anzumelden, um diese Daten zu erhalten, aber da ich bereits angemeldet bin, werde
‫ich sie herunterladen.
‫Ich kann sehen, dass es in meinen Download-Ordner geht.
‫Also kommen wir zurück zu meinem Dateibrowser.
‫Sie können sehen, dass ich sie hier bereits heruntergeladen habe, aber dies wird nur genau dieselbe Datei
‫herunterladen, damit wir sie dort haben.
‫Jetzt könnten wir es hier behalten, aber da wir in unserem Projektordner arbeiten, verschiebe ich es in
‫das Bulldozer-Preisvorhersageprojekt, den Ordner, den wir gerade erstellt haben.
‫Daher kann Ihr Ordner einen anderen Namen haben.
‫Jetzt kann ich sagen, ja, schön.
‫Wir haben unsere ZIP-Datei.
‫Lassen Sie uns das entpacken.
‫Wunderbar.
‫Und das kommt in einen Ordner mit weiteren Ordnern weit draußen.
‫Wir haben Zug, Zug und gültiger Zug valencias Weg.
‫Und wenn Sie diese durchsehen und sich fragen, was los ist, dann ist der nächste Ort, an dem Sie nach Kagle
‫suchen und sehen können, was hier vor sich geht.
‫Wir haben also eine Datenbeschreibung.
‫Was ich tun könnte, ist heranzuzoomen.
‫Na, bitte.
‫Zum Zoomen zusammenziehen.
‫Komm schon.
‫Und Sie wissen, wie man einen Computer benutzt.
‫OK, das ist es, was es uns sagt.
‫Die Daten für diesen Wettbewerb sind in drei Teile gegliedert.
‫Und erinnern Sie sich, wie ich sagte, dass dies ein Zeitreihenproblem ist?
‫Nun, wir haben Train CSFI, das Daten bis Ende 2011 enthält, und dann Validus GSV, das ist
‫das Validierungsset, das Daten vom 1. Januar 2012 bis zum 30. April 2012 enthält.
‫Sie bemerken hier, dass der Validierungssatz Daten nach dem Trainingssatz enthält, der aus dem Jahr 2011 stammt.
‫Wir werden uns das anschauen, wenn wir es durcharbeiten.
‫Und schließlich der Testdatensatz, der erst in der letzten Wettbewerbswoche veröffentlicht wird.
‫Da dieser Wettbewerb aber bereits bestanden ist, haben wir Zugang zum Test-CSFI.
‫Es enthält Daten nach dem Validierungssatz.
‫Siehe hier, der Validierungssatz endet am 30. April 2012, während dieser ab dem 1. Mai 2012
‫fortgesetzt wird.
‫Hmm.
‫Okay, hier sind einige Informationen zu den Daten, mit denen wir arbeiten werden.
‫Es gibt auch ein Datenwörterbuch, aber das sehen wir uns gleich an.
‫Kehren wir zu dem Foto zurück, mit dem wir gearbeitet haben.
‫Und wir schauen hier, versuchen ASV zu sehen.
‫Wir bilden CSC aus.
‫Es ist immer noch in einer ZIP-Datei, also entpacken wir das Zugpunkt-CSFI.
‫Wunderbar.
‫Lassen Sie mich CCSVI validieren.
‫OK, also muss dieser trainiert und gültig sein.
‫DSV in einer Datei.
‫Wir werden uns das Majuba-Notebook gleich anschauen.
‫Wir machen uns gerade mit den Daten vertraut, die wir von Kagle heruntergeladen haben.
‫Dann können wir das Datenwörterbuch sehen.
‫OK, das ist ziemlich selbsterklärend, was das sein könnte.
‫Und dann gibt es noch den CSFI-Test.
‫Okay, das haben wir.
‫Okay, kehren wir nun zu unserem Projektordner zurück, an dem wir arbeiten.
‫Was ich tun könnte, ist, dass dieses Create bei der Ordnernomenklatur bleibt, was ein schicker Name für das von
‫uns verwendete Benennungssystem ist.
‫Wir könnten einen Datenordner erstellen und einfach alle unsere Daten dort ablegen und dann können wir diese ZIP-Datei
‫löschen, weil wir dort ein Bluebook für Bulldozes haben.
‫Wunderbar.
‫Jetzt haben wir eine Datei, mit der wir arbeiten können.
‫Wir kommen hierher zurück.
‫Planen Sie ein Preisvorhersageprojekt ab, wir haben unsere Daten, kehren wir zu unserem Workflow zurück.
‫Wir haben unsere Daten in unserem Projektordner.
‫Exzellent.
‫Als Nächstes erstellen Sie mit QandA eine Umgebung oder eine Sammlung von Tools.
‫Lass uns das tun.
‫Und dazu müssen wir das Terminal verwenden.
‫Vergrößern Sie dieses Fenster etwas, damit ich das Verzeichnis in meinen Desktop wechseln werde, wo
‫ich diesen Ordner speichere.
‫Kommen Sie in einem Semester zurück und ändern Sie auch den oberen normalen Kurs des Verzeichnisdecks,
‫und dann habe ich darin eine Bodos-Preisvorhersage, wunderbar.
‫Und so gehen Sie anders.
‫Es zeigt mir, dass ich diesen Datenordner habe, und genau das haben wir dort.
‫Wunderbar.
‫Und jetzt werden wir eine Umgebung erstellen, damit wir das mit QandA create machen können und weil wir einen
‫kleinen N-Ordner erstellen möchten.
‫Eigentlich brauche ich das Präfix-Tag und wir haben dies in unserem vorherigen Projekt gesehen, aber wir werden
‫hier eine neue Umgebung erstellen.
‫Lassen Sie uns das tun, damit QandA ein Präfix erstellt.
‫Beende nicht.
‫Ja, richtig, und dann geben wir ihm Pandas, Numpty, Matplotlib, Jupiter und Psychic Line, weil wir
‫bei den Tools bleiben, die wir verwenden möchten.
‫Also Pandas, Matplotlib, Numpty, Jupiter, viele Länder, was wir verwenden, um diese Umgebung zu schaffen.
‫Und so kann ich nicht lernen.
‫Also mal sehen ob es funktioniert.
‫Wunderschönen.
‫Und wir werden auf Ja drücken.
‫Und los geht's, also lasse ich das etwa eine Minute oder so gleiten und komme wieder, wenn es fertig ist.
‫Wunderschönen.
‫Das hat auf meinem Computer ungefähr eine Minute gedauert, es hängt davon ab, wie schnell Ihr Computer
‫ist oder wie schnell Ihre Internetverbindung ist, da QandA einige Dinge herunterladen muss, damit wir sehen können, um diese Umgebung zu
‫aktivieren, was wir Wie wir bereits gesehen haben, können wir hier einen Code verwenden, um Benutzer zu aktivieren.
‫Daniel, Desktop-Machine-Learning-Kurs, Bulldozer-Preisvorhersageprojekt M.
‫Und wenn wir in unseren Ordner zurückblicken, den wir erstellt haben, haben wir einen N-Ordner, der hier
‫alle unsere Werkzeuge enthält.
‫Also lassen Sie uns das aktivieren und sehen, ob wir ein Jupiter-Notebook einsatzbereit haben, was wir nicht tun werden.
‫Aber wir werden einen Jupiter-Server starten, damit wir in unserem Arbeitsbereich beginnen können.
‫Desktop HTML-Kurs Slash Bulldozer Preisvorhersage Projekt Slash.
‫Und.
‫Wunderbar.
‫Ihr merkt hier also, dass sich die Basis jetzt auf diesen Herbstteil geändert hat und um zu testen, ob wir Jupiter installiert
‫haben, können wir Jupiter eingeben.
‫Nein, wissen Sie, was dies tun wird, ist, einen Server auf unserem lokalen Computer zu erstellen,
‫wie auf diesem Computer hier, auf dem Jupiter ausgeführt wird, wo wir Jupiter-Notebooks starten und unseren Arbeitsbereich zum Laufen bringen können.
‫Schön, das dauerte ungefähr 30 Sekunden oder so, wenn Sie es zum ersten Mal in einer neuen Umgebung ausführen, es kann eine Weile
‫dauern, bis es geladen ist.
‫Jetzt haben wir genau denselben Ordner, den wir in unserem Datei-Explorer oder -Finder erstellt haben, in meinem Fall auf dem
‫Jupiter.
‫Wunderbar.
‫Und wie wir testen können, ob unsere Umgebung richtig eingerichtet ist, damit wir loslegen können.
‫Neues Notizbuch.
‫Wunderbar.
‫Und um es schnell zu testen, werden wir numpties enpi importieren. Wir müssen überprüfen, ob wir alle unsere Tools
‫importieren können.
‫Pandas als Zahltagimport Matplotlib Dopp Hyppolite als PLT-Import Escalon.
‫Wenn es jetzt richtig funktioniert, sollte diese Zelle ohne Fehler ausgeführt werden.
‫Auch hier kann dies eine Weile dauern, wenn es zum ersten Mal in dieser Umgebung ausgeführt wird, da Conder
‫und Jupiter all diese Tools vorbereiten.
‫Also werden wir einfach geduldig warten, während dies durchläuft.
‫Wunderschönen.
‫Auf meinem Computer dauerte das noch einmal etwa 30 Sekunden, vielleicht eher eine Minute.
‫Aber das bedeutet, dass wir unsere Werkzeuge einsatzbereit haben.
‫Wenn wir also zu unserem Workflow zurückkehren, haben wir gerade Pandas Matplotlib numpty implodiert und so konnte ich lernen.
‫Und wir arbeiten in einem Dupatta-Notebook und haben die Schritte hier durchlaufen.
‫Also haben wir einen Projektordner erstellt.
‫Wir haben unsere Daten von Kagle heruntergeladen.
‫Wir haben eine Umgebung geschaffen, die eine Sammlung von Tools ist.
‫Wir arbeiten in einem Juban, einem Notebook, und jetzt haben wir hier Zugriff auf diese Tools.
‫Das ist, was wir jetzt tun werden, Datenanalyse, -manipulation und natürlich mit
‫etwas maschinellem Lernen abzuschließen.
‫Nun, unsere Notebooks sind einsatzbereit.
‫Daran arbeiten wir in den nächsten Videos.
‫Also wir sehen uns dann.