机器学习环境配置jupyter notebook

Jupyter Notebook是一种流行的交互式计算环境，特别适合数据科学和机器学习项目。要在本地设置一个用于机器学习的Jupyter Notebook环境，通常你需要按照以下步骤操作：

1. **安装Python**：首先，确保已经安装了Python，因为Jupyter Notebook基于Python运行。你可以从官方Python官网下载并安装最新版本。

2. **安装Anaconda/Miniconda**：Anaconda是一个包含了大量科学计算库的Python发行版，非常适合数据科学工作。如果你不需要所有库，可以选择Miniconda，它体积更小。

   - Windows: 下载 Anaconda Navigator 或 Miniconda 安装程序
   - MacOS/Linux: 在终端中使用 `curl` 或 `wget` 命令下载安装脚本

3. **创建新环境**：通过命令行激活新的Conda环境，比如命名为`ml_env`：

   conda create -n ml_env python=3.8
   conda activate ml_env

4. **安装Jupyter Notebook**：在激活的环境中安装Jupyter Notebook和所需的数据科学库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等：

   conda install jupyter notebook scikit-learn numpy pandas matplotlib

5. **启动Jupyter Notebook**：打开命令行或终端，输入`jupyter notebook`，然后浏览器会自动打开一个新的Tab，显示默认的工作空间。

6. **创建新笔记本**：在浏览器页面上，点击右上角的“New”按钮，选择`Python`模板，即可开始编写和运行机器学习相关的代码。