Using virtualenv in Jupyter Notebook

OS: macOS High Sierra 10.13.4 Default Python version: 3.6.5 Prerequisites Have your Jupyter Notebook and virtualenv installed with your default python version Have one virtual env created which you want to use Walkthrough Activate your virtualenv source <envpath>/bin/activate Install ipykernel inside your env $(yourenv)> pip install ipykernel Create kernel using your env $(yourenv)> python -m ipykernel install –user –name myenv –display-name "Python (myenv)" Go ahead and enjoy Now open your jupyter notebook and you’ll notice your kernel just created appears along with your default kernel.
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从零开始使用TensorFlow建立简单的逻辑回归模型

TensorFlow 是一个基于 python 的机器学习框架。在 Coursera 上学习了逻辑回归的课程内容后,想把在 MATLAB 中实现了的内容用 TensorFlow 重新实现一遍,当做学习 Python 和框架的敲门砖。 目标读者 知道逻辑回归是什么,懂一点 Python,听说过 TensorFlow 数据集 来自 Coursera 上 Andrew 的机器学习课程中的ex2data1.txt,根据学生的两次考试成绩判断该学生是否会被录取。 环境 Python 2.7 - 3.x pandas, matplotlib, numpy 安装 TensorFlow 在自己的电脑上安装 TensorFlow 框架,安装方法过程不赘述,CPU 版相对更容易一点,GPU 版需要 CUDA 支持,各位看官看情况安装就好。 开始 创建一个文件夹(比如就叫做tensorflow),在文件夹中创建一个 Python 文件main.py,并将数据集文件放到这个文件夹下: 数据形式: 前两列分别为两次考试成绩(x1, x2),最后一列为是否被录取(y),1代表被录取,0则反之。 在源文件main.py中,我们首先引入需要的包: import pandas as pd # 用于读取数据文件 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 用于画图 import numpy as np # 用于后续计算 pandas是一个数据处理相关的包,可以对数据集进行读取和其他各种操作;matplotlib可以用来把我们的数据集绘成图表展示出来。
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