一·首先呢，討論一下什麼是”人工智能“
1人工智能，無非就是智能的已經很接近人了，甚至有一天可能會超過人類，當然了，這也只是一個很渺小的猜測，百年之後，人工智能發展成啥樣誰也不知道。
2.人工智能也簡稱爲AI，他的本質呢，是能夠像人一樣思考，說白了，他就是一種工具，可以節省人類的腦力和勞力。
3.Ai的特點是能夠進行信息處理，自我學習，優化和升級。根據所取得的數據模型進行信息處理和自我學習，並且能夠對自身查缺補漏。
4.人工智能的核心方法有兩種，一種是機械學習，也就是接下來我們要一起學習的內容。
二是深度學習，
二·機械學習與深度學習的區別
1.先說一下機械學習：它能夠使用算法來解析數據、並且能夠從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測。比如房價的漲幅預測、騷擾短信的攔截等等。
2.深度學習：能夠模仿人類的神經網絡（這一聽起來就很叼的，放心，學習完機械學習後，我們還會一起學習深度學習的），然後建立出相應的數據模型，最後再進行數據分析，並且能夠給出無限接近於我們想要的答案。這個英用也很多，支付寶付款的人臉識別、百度翻譯等等。.
3兩者之間的區別可以這麼簡單的概括一下，機械學習是一種實現人工智能的方法，深度學習而深度學習是一種實現機械學習的技術。可以抽象一下，把人工智能比作A，機械學習比作B，深度學習比作C，三者之間的關係是C在B的範圍內，B又在A的範圍內。
三·機械學習的主要類別
1.監督式學習：他是基於一對一的模式，也就是一組數據對應一個相對的且正確的輸出結果，拿買房貸款舉例子，這裏邊我們只考慮貸款人的工資和房子的面積來說，在現實中不肯這麼簡單的，他是需要大量多方面的數據來參考的。設一個人的月工資爲x，房子的面積爲z，可貸款爲y，那麼y=Ax+Bz+C,這裏邊的A是考慮工資的參數（在數學中我們稱之爲斜率也可），同樣B是考慮房子面積的參數，那個C是最基本的貸款額度，也就是哪怕你沒有工資也能貸一部分款。當我們有了x，z後，自然能夠得到y了。
2.非監督學習：能夠從數據中挖取數據之間的關聯性，並沒有存在的”正確“答案。同樣按那個貸款買房爲例子，只不過A，B，C跟x，z一樣成爲一個可變的參數了，並且會根據到目前的所有數據中貸款後人們是否能夠快樂生活來進行相應的變化，這樣更能防止客戶還不起貸款等情況的發生
四·機械學習的環境
1.以python爲開發語言，當然這不是絕對的，只不過python是很強大的一種語言，且是開源的，已經有很多前輩將弄好的項目整合成了一個包，有時候爲了實現某個功能只需要簡單的一兩行代碼即可，所以說他非常強大吧。對於他的安裝，我們直接去官網下載即可，在這裏要說一點的就是我們需要勾選A ddPython 3.8 to PATh（點擊這個他會自動幫我們配置好Python的環境變量，是不是很方便），然後點擊Customize installation即可，然後選擇自己喜歡的安裝目錄。
2.jupyter notebook 是能夠更方便的使用python語言開發一個大項目的工具。對於jupyter notebook和Scikit-learn的下載和配置可以通過Anaconda進行安裝和配置（轉至下邊4）。
3.
對Python語言有所瞭解的科研人員可能都知道SciPy——一個開源的基於Python的科學計算工具包。基於SciPy，目前開發者們針對不同的應用領域已經發展出了爲數衆多的分支版本，它們被統一稱爲Scikits，即SciPy工具包的意思。而在這些分支版本中，最有名，也是專門面向機器學習的一個就是Scikit-learn。
Scikit-learn項目最早由數據科學家David Cournapeau 在2007 年發起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python語言中專門針對機器學習應用而發展起來的一款開源框架。
它的維護也主要依靠開源社區。
作者：SkTj
鏈接：https://www.jianshu.com/p/cacbc6674984
來源：簡書
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這裏邊有對於Scikit-learn的詳細簡介。
這個是Scikit-learn的下載網址https://scikit-learn.org/stable/install.html
4.利用Anaconda配置jupyter notebook和Scikit-learn
（1）安裝完Anaconda後運行，點擊Environments，然後點擊base（root）的三角，並打開列表中的第一個終端。
（2）在終端中輸入conda creat -n sklearn,加載完之後然後輸入y
（3）然後複製給出的conda activate sklearn語句，至此進入sklearn環境，配置完成。
（4）切換至sklearn環境
（5）接下來就是配置jupyter notebook了，點擊安裝jupyter notebook。
下面是jupyter notebook的界面優化，進入Anaconda的命令行輸入pip install jupyterthemes，然後下載完成後在輸入jt -t oceans16 -f fira -fs 17 -cellw 90% -ofs 14 -dfs 14 -T（這個是其中的一個配置下圖會有顯示）
