这是一篇详细介绍Anaconda的安装和使用教程,包括以下主要内容: 1. Anaconda和Miniconda的介绍及区别 2. Anaconda的下载和安装步骤(包括Windows环境变量的设置) 3. 使用conda命令管理Python虚拟环境,包括创建、切换、删除环境等 4. 在虚拟环境中安装、卸载第三方包 5. 导入导出环境配置信息 6. Anaconda的目录结构和原理简析 7. 在PyCharm中集成Anaconda虚拟环境 8. Anaconda安装后的相关工具和软件,如Anaconda Prompt、Anaconda Navigator、Jupyter Notebook、Spyder IDE、VSCode等的简单使用介绍 9. 其他一些Anaconda发行版自带的数据分析工具,如GlueViz、Orange3、RStudio等 总的来说,这是一篇比较全面的Anaconda使用入门教程,对于初学者熟悉和掌握Anaconda环境的安装、配置和基本使用很有帮助。

keras安装步骤的ppt 1、ANACONDA 安装 2、Cuda及cuDNN安装 3、Tensorflow-gpu版本安装 4、Keras安装 5、Anaconda的使用 6、Keras分类示例

机器学习实验1：朝阳医院2018年销售数据 数据集描述：该数据集包含了朝阳医院2018年的销售数据，包括日期、科室、医生、药品名称、销售量等信息。 数据集格式：Excel文件（.xlsx） 机器学习实验2：adult数据集 数据集描述：该数据集是UCI机器学习库中的"Adult"数据集，包含了48,842个样本，每个样本有15个特征和一个标签。该数据集用于解决二分类问题，即判断一个人是否年收入超过50K美元。 训练数据文件名：adult.txt 测试数据文件名：adult.test 机器学习实验3：自定义数据集 数据集描述：该数据集可以根据实际需求自行分配，可以包含任何类型的数据和标签。 数据集路径：./data 在实验3中，你可以根据具体任务的需求，选择合适的数据集进行训练和测试。例如，如果你的任务是图像分类，可以选择一个包含图像文件和对应标签的文件夹作为数据集；如果你的任务是文本分类，可以选择一个包含文本文件和对应标签的文件夹作为数据集。

anaconda配置python环境

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

【Python环境】Python Anaconda简介及安装

anaconda的下载源配置文件，一般放在C:\Users\Administrator下，替换原文件即可。

anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe，官网下载太慢，上传分享一下。

主要为大家详细介绍了Ubuntu下Anaconda和Pycharm配置方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下