在这一项目中，你将会从头开始构建一个神经网络，基于真实的数据集来进行预测！通过从零开始搭建神经网络，你将更好地理解梯度下降、反向传播等概念。这些都是我们以后接触更高级工具（如 Tensorflow）前必须掌握的重要概念。在这一项目中，你也将看到，如何运用这些网络来完成实际生活中的预测问题！
数据来自 UCI 机器学习数据库。
- 从我的 GitHub 代码库下载项目相关资料。
- 进入 first-neural-network 文件夹。
- 下载 anaconda 或 miniconda，你可以参考我们的 Anaconda 课程。
- 创建一个新的 conda 环境：
conda create --name dlnd python=3
- 进入新环境：
Mac/Linux 系统：
>> source activate dlndWindows 系统：>> activate dlnd - 输入以下命令，检查你是否已经安装了 numpy ，matplotlib， pandas ，和 jupyter notebook：
conda install numpy matplotlib pandas jupyter notebook
- 运行以下命令，打开 notebook ：
jupyter notebook dlnd-your-first-neural-network.ipynb
- 请按照 notebook 上的引导说明来完成本项目。
- 在提交项目之前，请确保你已经通过了 notebook 上的单元测试！