《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》—2 Python机器学习软件包

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华章计算机 发表于 2019/05/31 16:02:25 2019/05/31
【摘要】 本书摘自《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》一书中的第2章,第2.1节,编著是黄永昌 .

第2章  Python机器学习软件包

  本章介绍了scikit-learn相关开发环境的搭建步骤,以及IPython、Numpy和Pandas、Matplotlib等软件包的基础知识,最后通过一个scikit-learn机器学习实例,介绍了scikit- learn的一般性原理和通用规则。本章涵盖的主要内容如下:

* 搭建Python机器学习编程环境;

* 熟悉IPython交互式编程环境;

* 熟悉Numpy包的基础操作;

* 熟悉Pandas包的基础操作;

* 熟悉Matplotlib及常用的画图操作;

* 熟悉scikit-learn软件包,并完成一个手写识别机器学习程序。

2.1  开发环境搭建

  若读者没有安装过Python,一个最简单的方式是直接安装Python针对科学计算而发布的开发环境Anaconda。访问www.continuum.io/downloads网站,根据你所使用的操作系统下载合适的版本直接安装即可。Anaconda里包含了本书要求的所有工具包,包括IPython、Numpy、scipy、Matplotlib和scikit-learn等,针对主流的操作系统Windows/Linux/ Mac都提供了相应的安装包。

  若读者已经安装了Python或者觉得Anaconda安装包太大了,只想安装需要的工具包,则可以逐个安装这些工具包。这里假设已经安装了Python和pip。那么可以通过pip命令来安装所需要的工具包:

  

  pip install jupyter numpy matplotlib scipy scikit-learn seaborn

  

  若读者没有安装pip,可以参阅pip官方网站pip.pypa.io/en/stable/installing,具体步骤是下载get-pip.py文件,然后用python命令执行这个文件即可完成pip的安装。

  安装完成后,可以在终端输入ipython命令启动IPython,并在IPython环境检查我们所需要的工具包的版本号。这里安装的工具包及其版本号如下:

  

  $ ipython

  Python 2.7.10 (default, Jul 30 2016, 19:40:32)

  Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

  

  IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.

  ?         -> Introduction and overview of IPython's features.

  %quickref -> Quick reference.

  help      -> Python's own help system.

  object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

  

  In [1]: import numpy

  

  In [2]: import matplotlib

  

  In [3]: import sklearn

  

  In [4]: numpy.__version__

  Out[4]: '1.12.0'

  

  In [5]: matplotlib.__version__

  Out[5]: '2.0.0'

  

  In [6]: sklearn.__version__

  Out[6]: '0.18.1'

* Python:2.7.10;

* Ipython:5.3.0;

* Numpy:1.12.0;

* Matplotlib:2.0.0;

* Sklearn:0.18.1。

  本书所有的示例程序均在上面的环境中测试通过。如果读者要安装和本书编写时一样的编程环境,可以下载随书代码,找到代码主目录,并在主目录下执行pip install -r requirements.txt命令即可。


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