‫好吧, 我会的
‫我知道你们已经经历了很多, 这张图开始看起来很混乱｡
‫别担心, 我花了几次时间才真正理解这里发生了什么, 以及这里的设置｡
‫好吧, 我知道了
‫所以你有你的电脑｡
‫你可能你可能明白｡
‫但如果你以前从未做过机器学习项目, 这可能看起来有点不正常｡
‫您有一个项目文件夹, 有数据, 有环境｡
‫康达帮助你创造这种环境｡
‫在这个环境中, 你有不同的数据科学和机器学习工具｡
‫我们在这节课上要讲的是Mac OS, 如果你用的是Windows电脑,
‫你可能会想看看这节课的另一个版本, 它也有同样的步骤.
‫但我们在这节课或这节课上要做的, 请耐心听我说, 因为这是一个复杂的过程,
‫但我们会一起完成它.
‫参考资料部分中有一些文档, 如果您遇到困难, 这些文档可以帮助您｡
‫但是不用担心, 这种概念一开始需要一段时间才能获得,
‫但是一旦你获得了它, 你就会开始意识到, 好吧, 我看到它的价值在哪里了, 你就可以在你的数据科学和机器学习生涯中使用它｡
‫首先, 我们有你的电脑.
‫我们要做的是下载Mini Conda和Conda, 然后使用Conda创建一个包含其中一些工具的环境｡
‫所以这就是我们要做的
‫好的, 下载Mini Conda, Conda将附带它, 它将创建一个项目文件夹,
‫然后我们将创建一个像这样的示例环境｡
‫我们可以使用环境是因为这里有数据科学和机器学习的工具｡
‫我们可以把它用在我们未来的项目上｡
‫这节课是整个课程的基础.
‫所以一旦我们建立了这些环境, 我们就可以开始做项目, 动手, 开始处理数据,
‫停止构建机器学习模型｡
‫但建立正确的基础是非常重要的｡
‫所以在说这话的时候｡
‫我在这里绘制了一个小流程图, 这个链接将在资源部分, 只是我们将使用Anaconda､
‫Mini Condor和Condor的一些步骤｡
‫别担心, 我们不会经历这个, 而我们实际上会一步一步地经历这个｡
‫但现在, 我会让你自己看看这个｡
‫但这些是我们要采取的步骤｡
‫下载迷你秃鹰｡
‫我来放大｡
‫下载Mini Condor, 将其安装到您的计算机上, 通过终端测试安装,
‫创建一个项目文件夹并更改为它｡
‫因此, 这个项目文件夹有点像我们要为每个项目设置的工作流｡
‫他们每个人都有自己的项目, 在项目文件夹中创建一个自定义环境｡
‫现在, 请记住, 环境是我们用于数据科学项目的包或工具的集合｡
‫我们将激活新环境, 然后加载Jupyter Notebook, 这是其中一个工具｡
‫别担心, 如果你不知道, 我不知道什么是木星笔记本｡
‫我们等一下再谈｡
‫但Jupyter Notebook是我们最常用于数据科学和机器学习的工具之一｡
‫好吧, 我会的
‫所以第一步是下载迷你指挥, 我们要做的是, 在这个流程图中有一个链接,
‫我会告诉你们怎么找到它｡
‫我们打开一个浏览器, 进入迷你指挥.
‫现在, 请记住, 我们使用迷你秃鹰是因为它的空间比水蟒小十倍｡
‫现在, 因为我使用的是Mac OS, 所以我将下载Mac版本｡
‫想要下载最新版本？
‫因为Python 2. 7is或Python两点的任何东西都将在2020年被淘汰｡
‫记住, 如果你在使用windows, 你可能会想看看这节课的Windows版本｡
‫但如果您使用的是Mac OS, 这些步骤适合您｡
‫所以下载这个pcgg版本｡
‫相信我说的pcgg版本就行了｡
‫下载它, 它会下载到我们电脑的下载区｡
‫不会花太长时间的, 所以我们就等着吧｡
‫真漂亮｡
‫一旦完成, 我们就可以打开它｡
‫这将打开迷你三安装程序, 所以你会被引导通过必要的步骤来安装这个软件.
‫真漂亮｡
‫我们来看看这些｡
‫单击同意｡
‫选择安装｡
‫现在这是默认在这里为我安装只有你想点击这一个以及｡
‫安装此软件需要195兆字节的空间｡
‫记住, 水蟒, 尽管这里有水蟒的标志, 你还是要让它注意到上面的三个小标志.
‫所以这会占用3G的空间, 这会占用200M的空间, 这没问题｡
‫现在安装迷你是要来与它｡
‫我们需要一些基础工具来开始数据科学和机器学习｡
‫请记住, Mini Condor就像一个数据科学家的工作台, 所以继续安装｡
‫好极了｡
‫所以几秒钟后其实并没有花太长的时间｡
‫它将自动更改为这个小窗口, 显示安装已成功完成｡
‫真漂亮｡
‫我们可以关闭现在移动到垃圾箱｡
‫那么, 我们实际上做了什么呢？
‫我们所做的就是在我们的电脑上完成这一步｡
‫我们已经安装了迷你康达和康达｡
‫记住, Mini Condor会沿着Python之类的东西,
‫这是我们使用这些包所需要的｡
‫所有这些包都是用Python代码编写的｡
‫现在我们要做的是建立这个小工作流程｡
‫我们已经有了电脑, 我们要建立一个项目文件夹, 然后我们要使用Conda,
‫它与迷你Conda一起创建一个环境｡
‫现在就开始吧｡
‫如果你用的是mac, 你可以通过终端来完成｡
‫所以我要打开终端｡
‫我把它放大一点, 这样我们就可以放大了｡
‫现在, 如果你以前从未体验过, 这个终端所做的就是让你输入命令,
‫让你的计算机做一些事情｡
‫而这正是我们想要的｡
‫我们想告诉我们的计算机去, 嘿, 创建这个项目文件夹, 然后我们将使用Conda来创建这个环境｡
‫您可以使用命令行中的命令来实现这一点, 这就是我们现在所处的位置｡
‫正如我刚才所说的, 您可能听说过这个被称为bash命令行终端｡
‫如果你在窗户上, 可能是别的东西｡
‫但是, 如果你曾经听到过终端bash､ 命令行这些词, 它可能在Mac上的终端应用程序中｡
‫请记住, 在安装微型导管之前, 您可以找到终端, 这里没有此选项｡
‫但是因为我们安装了迷你康达, 我们现在有一个小东西在这里称为基地｡
‫你名字开头的括号是什么, 你看, 这是我的MacBook Pro, 我在我的用户帐户中｡
‫丹尼尔这意味着我们现在在基地环境中.
‫当我们把迷你康达下载到电脑上时, 它会建立一个基础环境｡
‫现在, 这个基本环境附带了默认工具, 但是我们希望在我们自己的自定义项目文件夹中创建我们自己的自定义环境｡
‫那我们该怎么做呢？
‫首先, 我们要将目录更改为桌面, 我们可以通过按CD桌面来完成,
‫其中CD表示更改目录｡
‫如果你想知道什么是目录, 它有点像一个文件夹｡
‫如果我们在Finder中查看丹尼尔, 让我放大一下｡
‫这就是我们现在的位置, 丹尼尔我现在要做的是切换到桌面.
‫我将转到此处, 在桌面上创建一个名为Sample Project的文件夹｡
‫这只是一个示例, 说明我们如何创建项目文件夹以及该项目文件夹中的环境,
‫以便我们可以为将来的每个项目进行设置｡
‫在本课程中, 我们将创建一个与此完全相同的新项目｡
‫所以我们要改变桌面｡
‫现在, 要创建一个文件夹, 我们可以执行make dir调用示例项目, 其中mkdir代表make目录｡
‫因此, 如果我们在执行此操作时按Enter键, 我们应该能够看到我们是否按了ls（代表list）,
‫即列出桌面上的所有文件｡
‫上面写着ML课程和示例项目｡
‫让我们回到Finder中的桌面｡
‫您可以看到示例项目是在今天的1：21日下午｡ 米｡ 这是ML课程
‫所以在课程结束时, 你们可能开始有一个示例项目文件夹, 在整个课程中, 你们可能会有三到四个其他的文件夹,
‫或者根据项目的数量, 你们会有一个文件夹,
‫用于我们所做的每个项目｡
‫记住, 我们已经完成了第一步｡
‫我们有了项目文件夹｡
‫这是我们刚刚创造的｡
‫您的计算机下载了许多Conda我们还没有使用许多Conda, 但是我们已经创建了这个项目文件夹示例项目｡
‫现在, 我们将使用Conda创建一个环境, 其中包含我们需要的机器学习和数据科学工具｡
‫我们回到终点站｡
‫这是我们可以再次使用康达｡
‫因此, 我们将使用CD示例项目将目录更改为示例项目｡
‫现在我们在样本项目里面, 如果我们点击LS, 这里什么都没有｡
‫返回到Finder｡
‫这里什么都没有
‫这很合理, 对吧？
‫因为这是一个全新的文件夹｡
‫现在, 要创建一个示例或创建一个环境, 可以使用命令conda create｡
‫在我们的例子中, 我们将专门使用con来创建前缀｡
‫点斜线m｡
‫别担心我会的
‫我马上就把这件事说清楚｡
‫熊猫数字pi图绘制库套接字线｡
‫你可能会看到, 天哪, 丹尼尔, 这里有很多命令,
‫很多名字对我来说都没有意义｡
‫这就是这里发生的事情
‫问得好, 因为我也花了一段时间才解决这个问题.
‫简单地说, 这句话是什么意思？
‫我们需要创建, conda, create, environment, 和前缀, 这个词的意思是, 创建,
‫基本上就是, 当你想创建一个环境时, 你会输入, Conda, created,
‫Conda, 你会询问你的个人助理, 嘿, 我现在想创建一个东西,
‫在我们的例子中, 它有一个前缀｡
‫这个点m表示我们将使用当前文件夹的前缀作为我们要创建的这个环境文件夹的开头｡
‫然后这些熊猫nom py地图plot lib旋风是我们想放进我们环境中的工具或包｡
‫这是对这行代码的一个快速概述, 我们可以进一步展开它｡
‫但是, 最重要的是尝试运行代码, 看看会发生什么｡
‫那就这么办吧｡
‫现在会发生什么事呢？
‫这就是我们刚刚做的吗？
‫所以你的名单在这里｡
‫我来给你看看我们刚刚做了什么｡
‫这是我们用来创建带前缀的env panda的代码行｡
‫现在应用地图绘制lib旋风｡
‫真漂亮｡
‫现在就去
‫环境, 位置｡
‫看我说的前缀｡
‫所以我们有前缀和点｡
‫这就是我的意思｡
‫这意味着它将使用此样例项目文件夹的前缀或路径,
‫即此结束文件夹前面的文件路径, 在样例项目中创建另一个Hm文件夹｡
‫你在想, 丹尼尔, 你把我弄糊涂了.
‫别担心我会的
‫当我第一次弄清楚这个或者经历这个工作流程的时候, 我想, 这到底是怎么回事？
‫只是我们有斜杠和文件夹, 所有的东西, 所有的东西都无处不在｡
‫但这样做几次后, 它会开始有意义, 你意识到有这样一个设置的价值｡
‫这就是说, 我们的环境位置, 记住, 这是我们正在创造的｡
‫在桌面上, 在我们的文件夹示例项目中｡
‫这个名字可能会根据我们正在做的项目而改变, 它将是M, 它被称为env｡
‫M是环境的缩写｡
‫这就像是一种速记方式, 输入CD之类的东西是为了改变目录｡
‫在数据科学和机器学习领域, 这一点非常常见｡
‫职业生涯可能环境可能会缩短为M, 现在Conder告诉我们, 我们要添加斜线更新这些包在那里,
‫为什么这些｡
‫因为我们已经给他们打了熊猫麻木马特流行解放精神lan｡
‫现在, 你可能会想, 丹尼尔, 你为什么选择这些？
‫好吧, 让我们去这里｡
‫我们放大看看这里｡
‫这是我们希望使用其中一些工具创建的环境｡
‫有地图, 情节, 自由, 有熊猫, 有旋风, 还有麻木｡
‫让我们回到终端, 向下滚动｡
‫Conda将告诉我们一些事情, 因此将下载以下软件包｡
‫将安装以下新软件包｡
‫是的｡
‫这就是说要安装num py｡
‫Panda即将安装｡
‫但请记住, 尽管我们只输入了四个工具包, 但condor是我们的个人助理｡
‫Map Plot Lib NumPy Pandas Cyclone Condor是我们的助手,
‫这些都是独立的软件包, 但它们也依赖于其他代码｡
‫因为近藤是我们的私人助理, 所以它会说, 嘿, rc互联网, 我需要什么, 来,
‫来运行这些？
‫然后康达会自动为我们抓取所有这些额外的东西｡
‫我们会说是的, 谢谢你, 康达.
‫请继续｡
‫现在要做的就是从互联网上下载并提取不同的软件包｡
‫提取只是意味着类似于我们如何安装迷你康达｡
‫解压只是意味着它将下载它, 并通过安装步骤为我们｡
‫这需要几秒钟的时间, 因为它要经过pandas, num, py, map, plot, lib和socket,
‫learn｡
‫我们就等它完成｡
‫好极了｡
‫所以从网上下载一些东西花了几秒钟｡
‫但现在我们做了什么？
‫好了, 准备交易完成了｡
‫验证交易完成｡
‫执行交易完成｡
‫真漂亮｡
‫现在要激活此环境, 请使用以下消息：来自Conda的Conda激活用户､ 丹尼尔､ 桌面､ 符号､
‫项目､ 环境｡
‫好的, 如果我们返回到示例项目文件夹, 我们可以看到这里现在有一个m文件夹｡
‫现在, 我们返回到演示文稿, 在这里, 我们创建了一个名为“Sample Data”的项目文件夹｡
‫现在, 我们已经创建了一个名为ENV的环境文件夹, 其中包含Jupyter｡
‫抱歉, 我们还没有安装Jupyter｡
‫这是一个小剧透什么是未来的熊猫, 地图, 情节自由和旋风感谢指挥｡
‫所以我们要注意康达说的话｡
‫让我们运行这个代码con来激活, 现在我喜欢把东西打出来, 而不是复制和粘贴, 因为它让我习惯于输入这些不同的命令,
‫你会看到这些, 你可能会想, 我的天啊,
‫就是这么多, 但是别担心｡
‫就像我说的, 我们不是我们不是为了简单的事情｡
‫我们在其中做正确的事情, 并获得和作出实际的机器学习解决方案｡
‫这是其中的一部分
‫你最好把这个写下来｡
‫这你的特殊激活可能类似于我的, 可能有你的名字在这里, 这样你就可以在未来使用它｡
‫一旦我们把它写下来, 我们就可以按回车键了｡
‫所以你会看到这里的变化是, 看, 我们已经离开了基地｡
‫To现在使用丹尼尔Desktop示例项目M5｡
‫这部分是MB提示符｡
‫请记住, 这是活动环境｡
‫因此, 如果我们进行MV列表, 也就是说, 嘿, conda列出我们拥有的环境｡
‫我们有贝斯还有｡
‫示例项目中的文件夹｡
‫现在星星表示哪一个是活动的, 这是有道理的, 因为这个和这个是一样的｡
‫好了, 现在我们已经建立了一个环境, 其中包含一些我们需要的工具｡
‫我们要做的是启动一个Jupyter Notebook并尝试导入我们需要的工具｡
‫请记住, 在Python中导入就像说, 嘿, Python, 去拿这些工具｡
‫我需要使用它们｡