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有很多机器学习和数据挖掘的工具。首先，你需要确定你选择的编程语言。比如Python是一种通用语言，拥有高质量的机器学习和数据分析库，非常适合快速原型设计。c是CUDA并行计算的中间语言，可以开发在实时约束下直接与硬件交互的驱动程序和软件，应用广泛。还有R语言，适用于统计计算和图形，是统计、可视化和数据分析的语言和环境，可以实现快速的数据分析和可视化。
Pandas是用于增强分析和建模的Python数据分析库，是用于数据分析和可视化的工具。用于高质量可视化的Python机器学习库MatplotlibJupyter notebook，一款用于交互计算的免费Web应用，可以实时创建代码和共享文档，开发和执行代码；还有Tableau，一个用于数据科学和商业智能的数据可视化工具。
还有一些机器学习库，比如Numpy，一个利用Python进行科学计算的扩展包；Scikit-learn，开源的Python机器学习库，集成了很多机器学习算法等等。
一些机器学习/深度学习的框架工具，包括Tensorflow，Caffe，Pytorch，Keras，CNTK，MXNET，Theano，十几个深度学习框架。Tensorflow和Caff
如何运行木星:首次公开 "朱庇特笔记本 "点击 "新-Python 3 "
然后检查jupyt
JupyterLab是一个受欢迎的 "新 "Jupyter笔记本的界面。它是一个交互式的开发环境，可以用于笔记本、代码或者数据，所以扩展性很强。通过相关的扩展，你可以添加一整套新功能或者完全改变界面的工作。这些扩展是基于TypeScript和JavaScript编写的，它们运行在浏览器中。
1首先打开木星笔记本，进入木星笔记本界面，选择文件-上传。
2点击上传后，弹出对话框，然后选择要上传的数据，如:一维数据分析。ipynb，然后点击打开，然后页面返回jupyter note。书，然后点选上传。
3然后找到之前上传的文件，点击打开，在一维数据分析中查看文件内容。ipynb。
4如果我们修改这个文件，我们需要在退出时保存它。有两种方法可以保存它:
一种是点击保存按钮直接保存，然后关闭。
5另一种是另存为:文件-下载为。有许多文件格式供您保存。这里我们选择Python。(.py)格式，然后单击。这时会弹出一个新的下载任务对话框，点击下载。除此之外，还可以选择其他文件格式。
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