‫现在, 由于我们要开始一个新项目, 因此采取开始新项目的步骤是有意义的｡
‫我们到这里了｡
‫在本视频中, 我们将创建一个项目文件夹, 准备好数据,
‫创建一个环境, 然后启动Jupyter笔记本电脑, 并确保我们可以导入工具, 以便它们可以用于解决问题｡
‫那么我们开始吧｡
‫我将转到桌面｡
‫我将进入我一直在使用的机器学习课程文件夹｡
‫我将创建一个新文件夹, 这个文件夹将命名为Bulldozer｡
‫价格预测项目｡
‫漂亮又简单｡
‫转到任何拼写错误｡
‫不知道｡
‫真漂亮｡
‫我们将进入这个文件夹｡
‫真漂亮｡
‫我们有一个空文件夹｡
‫所以如果我们走到这里｡
‫我们可以把这个拿掉｡
‫因此, 现在为数据创建项目文件夹｡
‫这个有点不一样
‫我们要去Kaggle获取数据集, 因为推土机的问题是什么, 如果我们去高通蓝皮书了解推土机｡
‫现在, 我们正在解决的这个问题起源于一场羽衣甘蓝比赛｡
‫所以你可以在这里看到, 预测一件重型设备的销售价格, 也就是推土机｡
‫为推土机创建蓝皮书｡
‫现在, 我假设蓝皮书意味着可能是历史性的销售事件或类似的东西？
‫不完全确定｡
‫所以如果我们看这里, 我们可以看到项目的概况｡
‫这个比赛刚开始的时候, 有一个一万美元的奖金池｡
‫如果你想知道, 嘿, 我甚至不知道什么是卡格尔｡
‫你可以把它想象成数据科学家的家, 因为Kaggle充满了不同的比赛, 不同的数据集,
‫不同的笔记本和讨论, 以及成堆的课程｡
‫对于数据科学家来说, 羽衣甘蓝只是一个过剩的资源｡
‫如果你想知道比赛是什么, 好吧, 这是一个｡
‫如果一家公司发布了一个数据集, 那么你的工作就是看看你能把它建模得多好, 或者你能把一个系统构建得多好,
‫来解决他们发布的问题｡
‫这就是我们在这个项目中要做的｡
‫我们会下载数据,
‫从最初的比赛中获得的数据集, 然后我们会建立一个完整的项目, 最终建立一个机器学习模型, 我们会看到我们会如何最终登上排行榜｡
‫你可以看到这里我们有一些分数, 这些是来自世界各地的不同团队的人, 他们都是像你一样的数据科学家｡
‫这就是我们在这个项目结束时要做的｡
‫但你说得太多了｡
‫让我们来获取数据, 以便您可以在此处访问此URL｡
‫谷歌｡ 竞争对手是C, 推土机是蓝皮书, 数据是数据｡
‫您可以单击此下载全部链接｡
‫现在, 您需要一个帐户登录才能获取此数据｡
‫但由于我已经登录, 我将下载它｡
‫我们可以看到它进入了我的下载文件夹｡
‫如果您返回到我的文件浏览器, 您可以看到我实际上已经在这里下载了它, 但这里只是要重新下载完全相同的文件,
‫这样我们就可以在那里找到它｡
‫现在, 我们可以将它保留在这里, 但由于我们是在项目文件夹中工作, 因此我将它移到我们刚刚创建的“Bulldozer Price
‫Prediction Project”文件夹中｡
‫因此, 您的文件夹可能会有不同的名称｡
‫现在我们可以看到这里｡
‫真漂亮｡
‫我们有了zip文件｡
‫把拉链拉开｡
‫好极了｡
‫然后进入一个更远的文件夹｡
‫我们有火车, 火车和有效的火车和有效的CSV｡
‫嗯嗯嗯
‫如果你想知道发生了什么, 下一个要看的地方是Kaggle,
‫看看这里发生了什么.
‫所以我们有了数据描述｡
‫我可能会放大｡
‫我们走吧｡
‫双指开合以缩放｡
‫来吧丹尼尔｡
‫你会用电脑｡
‫这就是它告诉我们的｡
‫本次比赛的数据分为三部分｡
‫还记得我说过这是一个时间序列问题吗？
‫我们有经过训练的CSV, 其中包含截至2011年底的数据, 然后我们有有效的CSV,
‫它是包含2012年1月1日至2012年4月30日数据的验证集｡
‫现在您注意到, 验证集的数据在训练集之后, 即2011年｡
‫等我们处理完了再看吧｡
‫最后是测试数据集, 它要到比赛的最后一周才会发布, 但是因为比赛已经通过了,
‫所以我们可以访问测试csv｡
‫它包含验证集之后的数据｡
‫所以请看这里, 验证集于2012年4月30日结束, 而这个验证集从2012年5月1日开始继续｡
‫嗯嗯嗯
‫好吧, 我会的
‫这是我们将要处理的数据的一些信息｡
‫还有一个数据字典, 我们稍后会看一下｡
‫让我们回到之前使用的文件夹｡
‫如果我们看这里, 训练的CSV, 哪里是训练的CSV？
‫它还在zip文件中, 我们解压缩, 试试csv.
‫好极了｡
‫那我们就有了有效的csv｡
‫好吧, 我会的
‫所以这个人必须经过训练而且是有效的｡
‫CSV在一个文件中｡
‫我们将在我们的Jupyter笔记本上看到这一点｡
‫我们只是在熟悉从卡格尔那里下载的数据｡
‫然后我们可以看到数据字典｡
‫好吧, 这是很不言自明的｡
‫然后是CSV测试
‫好吧, 我们知道了｡
‫好吧, 我会的
‫现在, 让我们返回到我们正在处理的项目文件夹｡
‫我可能要做的是把这个create和文件夹命名法放在一起, 这是我们一直在使用的命名系统的一个花哨的名字｡
‫我们可以创建一个数据文件夹, 将所有数据放入其中, 然后删除此zip文件,
‫因为其中包含推土机蓝皮书｡
‫好极了｡
‫现在我们有了一份文件｡
‫我们回到这里｡
‫推土机价格预测项目｡
‫我们有数据了｡
‫让我们回到我们的工作流程｡
‫我们已经在项目文件夹中获得了数据｡
‫好极了｡
‫接下来是使用Conda创建一个环境或工具集合｡
‫就这么办吧
‫要做到这一点, 我们必须使用终端｡
‫把窗户开大一点｡
‫我将把目录切换到桌面上, 这就是我存储这个文件夹地方
‫回来在一个终端, 所以改变目录甲板顶部eml课程, 然后在这里面, 我有推土机价格预测｡
‫好极了｡
‫所以我得走了｡
‫它显示我有这个数据文件夹, 这正是我们在那里得到的｡
‫好极了｡
‫现在, 我们将创建一个环境, 以便使用Conda Create执行此操作,
‫因为我们希望创建一个小的结束文件夹, 或者实际上我需要前缀标记｡
‫我们在之前的项目中已经看到了这一点, 但我们将在这里创建一个新的环境｡
‫那就这么办吧｡
‫因此进行创建前缀｡
‫MV是的, 正确｡
‫然后我们会给予它熊猫｡
‫木星和通灵学习, 因为我们要保持与我们想要使用的工具一致｡
‫所以熊猫地图, 木星小秃鹰就是我们用来创造这个环境和精神气旋的｡
‫让我们看看它是否有效｡
‫真漂亮｡
‫我们要去按｡
‫是的, 我知道
‫好了
‫所以我会让这个加载大约一分钟左右, 我会回来, 一旦它完成｡
‫真漂亮｡
‫所以这在我的机器上花了大约一分钟｡
‫这将取决于你的机器有多快, 或者你的互联网连接有多快,
‫因为康迪必须下载一些东西, 这样我们才能看到激活这个环境, 我们以前见过｡
‫我们可以在这里使用代码来激活用户｡
‫丹尼尔桌面机器学习课程, 推土机价格预测项目削减EMF｡
‫如果我们回顾一下我们创建的文件夹, 我们会看到一个结尾文件夹, 其中包含我们的所有工具｡
‫让我们激活它, 看看我们是否有一个可以使用的Jupyter Notebook, 我们不会,
‫但我们将启动一个Jupyter服务器, 这样我们就可以在我们的工作区开始了｡
‫桌面斜线ML课程斜线推土机价格预测项目斜线｡
‫MV的｡
‫好极了｡
‫因此, 您会注意到, 基本文件夹现在已更改为此处的文件路径｡
‫为了测试我们是否安装了Jupyter, 我们可以输入Jupiter Notebook｡
‫这将在我们的本地计算机上创建一个服务器｡
‫好吗？
‫这台电脑就在这里运行Jupiter, 我们可以在这里启动Jupiter笔记本电脑, 让我们的工作区开始运行｡
‫真漂亮｡
‫这大概花了30秒左右｡
‫第一次在新环境中运行它时, 可能需要一点时间来加载｡
‫现在, 我们已经得到了与在文件资源管理器或Finder中创建的文件夹完全相同的文件夹, 在我的例子中, 是在Jupiter上｡
‫好极了｡
‫我们可以通过测试来查看环境是否设置正确, 以便我们可以使用新的笔记本电脑｡
‫好极了｡
‫为了快速测试它, 我们将把numpy导入为MP｡
‫我们需要检查是否可以导入所有工具｡
‫熊猫作为PD导入地图绘图库点py绘图作为plt导入源学习｡
‫现在, 如果它工作正常, 这个单元应该运行没有任何错误｡
‫如果是第一次在这个环境中运行, 这可能需要一点时间, 因为Conder和Jupiter准备了所有这些工具｡
‫所以我们就耐心等着这件事发生｡
‫真漂亮｡
‫所以, 在我的机器上, 这花了大约30秒左右, 也许更接近一分钟｡
‫但这意味着我们已经准备好了工具｡
‫所以如果我们回到我们的工作流程, 我们刚刚导入了熊猫, map plot lib numpy｡
‫我学习了Jupyter笔记本电脑, 我们已经完成了这里的步骤｡
‫我们创建了一个项目文件夹, 从Kaggle下载了数据｡
‫我们已经创建了一个由工具集合组成的环境｡
‫我们正在Jupyter Notebook中工作, 现在我们可以在这里访问这些工具｡
‫这就是我们现在要做的, 数据分析和处理, 当然,
‫最后是一些机器学习｡
‫我们的笔记本已经准备好了｡
‫这就是我们的目标
‫接下来的几段视频｡
‫那到时候见.