#Jupyter notebook

MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导，帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行，无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包，简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。

sklearn-evaluation是一款简便的机器学习模型评估工具，支持绘制混淆矩阵、特征重要性、精准率-召回率、ROC曲线、肘部曲线和轮廓图等多种图表，并生成HTML格式的评估报告。该工具还可使用本地SQLite数据库进行实验跟踪，分析Jupyter notebook输出，并通过SQL查询notebook数据。兼容Python 3.7及更高版本，适用于Linux、macOS和Windows平台，提供全面的模型评估功能。

jupyter-text2code是一个Jupyter notebook扩展，可将英文查询转换为Python代码。该扩展支持pandas命令和常用代码片段快速插入，提高数据分析效率。适用于Ubuntu和macOS系统，提供CPU和GPU版本，支持Docker部署。使用意图检测和命名实体识别等自然语言处理技术，为数据分析工作提供便捷的编码方式。