通过作为 我们的“石头、剪刀、布分类游戏” 一部分的 4 个Jupyter Notebook （在下面的列表中引用）， 可以合理地理解需要遵循的不同 机器学习 阶段，以便训练有效的分类系统。

以前的笔记本属于“石头、剪刀、布游戏 - 训练和分类”模块的一部分

• 石头、剪刀、布游戏 – 训练和分类 [第 1 卷] | 实验设置 

• 石头、剪刀、布游戏 – 训练和分类 [第 2 卷] | 特征提取 

• 石头、剪刀、布游戏 – 训练和分类 [第 3 卷] | 训练和分类 

• 石头、剪刀、布游戏 – 训练和分类 [第 4 卷] | 绩效评估 

所有以前的 Jupyter Notebook 都专注于scikit-learn  （  Python  ）功能的应用 。

然而，  Anaconda 工具箱（在 下载、安装和执行 Anaconda  中介绍）包含一个非常直观和图形化的资源，称为 Orange  ，它可以成为补充我们 4 卷 “石头、剪刀或布游戏 - 训练和分类”模块的有趣工具

在当前的 Jupyter Notebook 上，将快速展示 Orange