はじめに

pyenv + Anacondaでもっと簡単にできる手順を別の記事にまとめました。
pyenvを使うことに抵抗のない方は以下のURLをご参照下さい。

また、別の方法をまとめてみたので、以下のリンク先もあわせてご参照下さい。

Ubuntu 16.04で機械学習の環境をさくっと作る手順

UbuntuServerのインストール

以下のURLからisoファイルをダウンロードして、実機でも仮想環境でも構わないのでインストールします。

詳しい手順は、詳細を説明したサイトがあったので、こちらをご参照下さい。

初期ユーザーでログイン

インストール中に作成した初期ユーザーでログインします。
※ rootではログインできません。

特権ユーザー(root)になる

以下のコマンドを実行し、初期ユーザーのパスワードを入力するとrootになれます。

$ sudo su

ひたすらコマンドを打つ！

必要なものをインストールするコマンドや多少出てくるエラーに対処するためのコマンド群です。

# apt install -y build-essential
# apt install -y python3-dev
# apt install -y python3-setuptools
# easy_install3 pip
# pip install numpy
# pip install scipy
# apt install libfreetype6-dev
# ln -s /usr/include/freetype2/ft2build.h /usr/include/
# pip install matplotlib
# pip install seaborn
# pip install scikit-learn
# pip install jupyter

以上で必要なソフトウェアのインストールが終わります。
rootでの作業はこれで終わりなので、以下のコマンドで初期ユーザーに戻ります。

# exit

IPアドレスの確認

Jupyter NotebookはWebブラウザでアクセスすることから、UbuntuのIPアドレスを確認しておきます。
ちなみに、以下のコマンドで確認できます。

$ ifconfig

Jupyter Notebookの環境設定

Jupyter Notebookは初期設定のままだと外部からアクセスできないので、設定ファイルを作って修正する必要があります。

$ cd
$ jupyter notebook --generate-config
$ vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

初期設定ファイルはほとんどがコメントアウトしてあるので、必要なものを見つけて修正していきます。

外部からアクセスできるようにする設定

c.NotebookApp.ip = '*'

ローカルのブラウザを自動起動しないようにする設定

c.NotebookApp.open_browser = False

ポート番号を変更して、既存のWebサーバーと競合しないようにする設定

c.NotebookApp.port = 8888

Jupyter Notebookの起動

初期ユーザーのホームディレクトリで以下のコマンドを実行。

$ jupyter notebook

いろいろ動いてそうに見えたら、別のマシンのWebブラウザを起動して以下のURLにアクセスする。

「xxx.xxx.xxx.xxx」はIPアドレスに置き換えて入力して下さい。

Jupyter Notebookのページが表示されたらO.K.！