‫好吧, 我会的
‫现在, 我知道在上次选举中, 我们说我们要使用不同的工具｡
‫但在我们进入下一节之前, 我想强调一下, 如果没有正确的工具,
‫这个过程中的所有步骤都是不可能的｡
‫现在将有一个详细的部分, 每一个这些, 但有一个小偷偷摸摸的预览｡
‫让我们来看看我们将使用什么｡
‫第一件事是让您的计算机设置和准备使用的工具, 可以用于这些不同的步骤｡
‫可以把它想象成在你的实际计算机上为数据科学和机器学习项目创建一个工作棚｡
‫为此, 我们将使用Anaconda, 它就像是数据科学和机器学习工具的硬件商店｡
‫所以一切都从基地开始｡
‫你的电脑在我们这儿｡
‫我们要安装水蟒｡
‫一旦你有了Anaconda, 你就可以得到所有其他的机器学习工具, 比如Jupyter Notebooks､ torch､ nom､ pi､ map､ plot､
‫lib panda､ cyclone､ cat boost､ XG Boost和TensorFlow｡
‫其中一些是冗长的, 但是一旦你让Anaconda获得了我们需要应用到我们刚刚创建的过程中的这些工具,
‫我们创建的框架将是绝对轻而易举的｡
‫所以你现在可能已经拿到了｡
‫接下来你的电脑上会有一个详细的部分, 介绍其中的大多数, 每一个, 因为有很多机器学习工具｡
‫但我想确保你已经掌握了一些实用的知识, 你可以马上开始使用｡
‫那么, 如果我们想将它附加到我们的流程中, 它会是什么样子呢？
‫为了编写Python代码和交流我们的工作, 我们将使用Jupyter笔记本｡
‫这些也是你会发现所有项目都在其中完成的同一种文件｡
‫如果你坚持下去,
‫你会完成一些包含真实的世界机器学习项目的课程, 你可以向人们展示你做了什么, 并进行数据分析｡
‫所以这一小部分我们在这张图上做了一些颜色编码, 我们在这里得到了整个, 整个的东西,
‫这整个建模部分的问题定义实验, 数据分析和机器学习,
‫可以被认为是数据科学｡
‫我们以前也看到过类似的图, 但现在这是工具的映射, 也就是我们之前设计的框架｡
‫所以对于数据分析, 你会用到panda, map, plot, lib和numpy｡
‫这是构建机器学习模型的第二､ 三､ 四步｡
‫您将使用TensorFlow､ pytorch､ psych､ learn､ XG､ boost和cat boost等工具｡
‫重要的是要记住, 你最重要的角色不是熟记每一个库的所有功能｡
‫它将是知道使用哪种工具来解决哪种问题｡
‫这也是为什么第一步是定义我们的问题｡
‫我可以从我的工具包里拿出来, 就是这个, 我可以把这些工具应用到这些步骤上, 这些工具用于这些步骤｡
‫这一切都将在蟒蛇和木星笔记本电脑中完成｡
‫有时候你不知道答案｡
‫有时候我甚至不知道答案｡
‫但我有过一些经验, 我知道去哪里找｡
‫我想过这些不同的事情｡
‫我已经用这些不同的东西实践过了, 所以我知道去哪里找, 最终你也会的｡
‫这就是我们的重点｡
‫好吧, 我会的
‫好了, 够了
‫你应该感到骄傲｡
‫您已经学习了机器学习中的一些最基本的概念｡
‫当然, 还有很多, 还有｡
‫做同样的事情有不同的方法｡
‫但是, 到目前为止, 我们已经讨论了足够多的内容, 可以开始成为机器学习的实践者｡
‫接下来, 我们将在您的计算机上安装Anaconda, 因为如果我们看一下之前的图表,
‫一切都是从Anaconda开始的｡
‫一旦你有了你的电脑, 你安装了Anaconda, 你就得到了这些工具｡
‫这就是我们接下来要做的｡
‫我们开始吧｡