机器学习入门指南：Jupyter Notebook实战

前言

机器学习作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法、并产生相应的“智能化的“建议与决策的过程。随着大数据和 AI 的发展，越来越多的场景需要 AI 手段解决现实世界中的真实问题，并产生我们所需要的价值。

机器学习的建模流程包括明确业务问题、收集及输入数据、模型训练、模型评估、模型决策一系列过程。对于机器学习工程师而言，他们更擅长的是算法、模型、数据探索的工作，而对于工程化的能力则并不是其擅长的工作。除此之外，机器学习过程中还普遍着存在的 IDE 本地维护成本高、工程部署复杂、无法线上协同等问题，导致建模成本高且效率低下。

概述

Jupyter Notebook介绍：

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，支持超过40种编程语言，能够同时包含实时代码、可视化输出和富文本。它非常适合用于数据分析、机器学习建模、科学研究和教育等领域。除了用于交互式数据分析和编程外，Jupyter Notebook还被广泛应用于数据清洗、数据可视化、机器学习模型的训练和部署，甚至作为教学工具。它的灵活性和强大的功能使得它成为了数据科学家、研究人员和工程师们不可或缺的利器。

R Notebook介绍：

R Notebook是基于R语言的交互式笔记本环境，结合了代码、可视化和文档编写的功能。它能够帮助数据科学家和分析师们在同一个环境中进行数据处理、统计建模、可视化和报告撰写等任务。R Notebook提供了交互式的编程环境，用户可以实时执行R代码，并即时看到结果、生成图表。

PySpark Notebook介绍：

PySpark Notebook是一个基于Python语言和Spark框架的交互式笔记本环境。它结合了Python的简洁性和Spark的强大分布式计算能力，使得用户可以在同一个环境中进行大规模数据处理和分析。PySpark Notebook提供了交互式编程环境，用户可以使用Python编写代码，通过Spark进行分布式数据处理、机器学习和图计算等任务。同时，它还支持可视化和文档编写，方便用户进行数据可视化和报告撰写。通过PySpark Notebook，用户可以轻松处理大数据集，实现高性能的分布式数据处理和分析。

C/C++ Notebook介绍：

C/C++ Notebook是一款专为学习和编写C语言程序设计的笔记工具。它集成了代码编辑、笔记记录和即时运行等功能，使用户能够在编写和调试代码的同时记录学习心得和重要知识点。适合初学者和有经验的程序员，用于学习、教学和项目开发。通过C Notebook，用户可以高效地进行代码编写和学习笔记的同步管理。

特征图

示例

接下来展示不同方式实现的Jupyter Notebook代码示例！

Jupyter Notebook读取文件

import subprocessimport pandas as pd
res_list = subprocess.Popen(['ls', '/datasource/testErfenlei'],shell=False,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE).communicate()for res in res_list:    print(res.decode())    filenames = res.decode().split()  # 将输出结果按空格分割成文件名列表    for filename in filenames:        if filename == 'erfenl.csv':  # 根据实际文件名来判断            csv_data = pd.read_csv('/datasource/testErfenlei/' + filename)  # 读取CSV文件            print(csv_data)