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「」探索浏览器中的机器学习


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「」探索浏览器中的机器学习
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近几年 ， 机器学习迎来了前所未有的大爆发 ， 几乎随处可见 。 今天就来介绍一下如何在线构建共享机器学习模型 。
Jupyternotebooks是用来建立机器学习模型最常见的环境之一 ， 它是本地开发机器学习的好工具 ， 但也有缺点 ， 它很难在生成代码上共享与协作 。
你不得不进行一系列合理设置 ， 非python用户尤甚 ， 包括需要设置python环境 ， 安装Jupyter及其依赖项以及可能需要的其他python软件包 。
有点麻烦？有的工具可以直接在浏览器中运行开发notebooks中的python代码 。 本文就将介绍两个这样的工具 。

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GoogleColaboratory

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Google Colaboratory ， 通常被称为colab ， 由谷歌开发 ， 允许所有人在浏览器中创建并运行python代码 。 其内置许多标准机器学习和数据科学库 ， 包括pandas和scikit-learn ， 还可以安装几乎其他所有python库 ， 以便在每个notebook中使用 。
若想访问colab需注册谷歌账户 ， 可免费访问notebook环境和计算资源 ， 包括GPU 。
来快速演示一遍：
登录谷歌帐户后 ， 进入谷歌云盘（Google drive）并选择新的Google Colaboratory 。

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这样就新建了一个空白notebook 。

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可以通过运行pip freeze 来查看预安装软件包 。
如果需要安装尚无法获取的软件包 ， 可以通过运行 pip install package来完成 。

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导入数据有许多种方法 ， 包括直接从谷歌云盘中加载文件 。
那么怎样从本地CSV文件导入数据呢？
首先运行此代码 。
from google.colab importfilesuploaded = files.upload()
然后就能看到一个按钮 ， 可以从本地系统任意位置选择文件 。

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现在就可以自由编写代码来创建机器学习模型 。
Googlecolab notebooks可以通过链接共享 ， 类似于谷歌文档共享 ， 链接接收者可以运行并编辑代码 。

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Kaggle kernels

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Kagglekernels需要注册账户 ， 但也是完全免费使用 。 与Googlecolab notebooks非常相似 ， 不过其特有优点是可以进行版本控制 。
一旦创建好帐户 ， 就可以导航到网站的kernels区域 ， 然后选择新的Notebook 。

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与colab类似 ， Kaggle kernels提供了许多python常用标准库 ， 可以通过使用pip freeze查看 。 在导入其他库方面也采用了与colab完全相同的方法 ， 安装软件包也如此 。
加载数据非常简单 。 首先 ， 选择文件（File） ， 然后选择添加或上传数据（Add orupload data） 。


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