昨天介紹了優化器的概念以及講述了Gradient Decent的數學推演，大致上機器學習的基礎概念及流程也就告一段落了，如果後面有用上比較困難的想法，會再進行解釋。
從今天開始講述有關程式方面相關的應用，畢竟都苦悶了一陣子了！該來實際操練看看了！我們會使用到的程式是Python，也是許多人在進行機器學習相關實作的首選，而Pyhon是一個非常強大且容易上手的程式語言，且最重要的是裡面包含許多套件可以使用，會加速我們實踐機器學習！

這裡我會推薦大家下載Anaconda，Anaconda的特點就像新手大補帖一樣，它裡面已經先包含好許多科學數學和數據分析相關的套件了，對於機器學習中，數據的分析和處理是相當重要的，於是我們選擇Anaconda！

Anaconda 安裝步驟

step1:
打開Anaconda官網下載
點選Windows，下載Python3.7version

step2:
下載完後點擊下載檔

然後Next>I Agree>Next>Next
注意注意！這邊要兩個選項都勾選！！！

然後繼續把它點完，最後的兩個選項取消勾選，按下Finish

確認是否安裝成功

打開命令提示字元(在開始輸入cmd)

開啟後輸入下面指令後，如果出現版本號碼，代表安裝成功。

conda -V

如：

建構虛擬環境

何謂虛擬環境？

虛擬環境的用意是要將不同專案區隔開來的工具，使用虛擬環境開發，可以避免版本衝突。如甲專案和乙專案使用的函式庫版本不同，就有可能發生衝突，這個時候的解決方法就是使用虛擬環境。

建立Anaconda虛擬環境

在命令提示字元中輸入(John可以亂取自己要的名稱，3.6也可以改成想要的版本，此處推薦使用3.6)

conda create --name John python=3.6 anaconda

輸入完指令後，電腦會開始蒐集相關套件，然後問要不要執行，輸入y後開始安裝。

啟動虛擬環境

安裝完後，啟動虛擬環境要輸入以下指令(John要改成自己當初的命名)

activate John

出現下面這張圖就成功了！

建構tensorflow-cpu版本

Tensorflow分成CPU和GPU兩種版本，因為我們要跑得實作案例，還不是很大，且GPU版本相對難安裝許多(電腦版本與GPU不同就有許多地方是安裝不一樣的程式)，所以我們在這裡先裝CPU版本即可。

在啟動完虛擬環境後，輸入以下代碼

conda install tensorflow

同樣地，安裝到一半會問要不要執行，一樣輸入y執行下去

開發環境 Jupyter Notebook

圖片出處
簡單介紹一下這個環境的特點，預設支援Julia、Python和R，且使用瀏覽器作為介面，最大的特點是交互式筆記本，也就是它的介面會是一格一格的，像筆記本一樣。

從頭開啟Jupyter Notebook

首先一樣，開啟命令提示字元

然後啟動虛擬機，輸入

activate John

然後輸入

jupyter notebook

執行後，系統會自動開啟瀏覽器，如下

測試tensorflow-cpu

點擊右上角的NEW，然後選擇python3

開啟後，在第一個框框輸入

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

會出現以下的樣子

就成功拉！

今天講了有關pyhton以及虛擬機的安裝，明天會開始介紹，在實作機器學習時常用的套件！
請大家繼續收看囉！