Step1)建立虛擬環境名稱為ml，使用Python3.7，可以自行修改
#conda create -n ml python=3.7
列出可以使用的虛擬環境
#conda env list
啟用虛擬環境ml
#conda activate ml
Step2)安裝ipykernel與pypiwin32
#pip install ipykernel
#pip install pypiwin32
註冊虛擬環境到Jupyter notebook，取名為ml，使用Jupyter notebook新增
#python -m ipykernel install --user --name ml --display-name "Machine Learning"
列出目前所有Jupyter Notebook的虛擬環境
#jupyter kernelspec list
接著啟用Jupyter Notebook，點選「Anaconda3 -> Jupyter Notebook」
Step3)安裝matplotlib與numpy(資料分析課程)
#pip install matplotlib
Step4)安裝pandas(資料分析課程)
#pip install pandas
Step5)安裝圖片處理程式pillow
#pip install pillow
Step6)安裝機器學習套件tensorflow與keras
#pip install tensorflow
#pip install keras
Step7)安裝sklearn
#pip install scikit-learn
Step8)安裝seaborn
#pip install seaborn
Step9)安裝opencv
#pip3 install opencv-python
附註：
刪除名稱為ml虛擬環境的所有套件
#conda env remove -n ml
刪除Jupyter Notebook內名稱為ml的虛擬環境
#jupyter kernelspec remove ml
使用jupyter notebook連線ml時，出現錯誤「fatal error C1083: 無法開啟包含檔案: 'zmq.h': No such file or directory」
重新安裝pyzmq
#pip uninstall pyzmq
#pip install pyzmq