安装机器学习相关模块

我们用python的scikit-learn模块来学习Machine Learning。

首先，到Python官网下载Python。我使用的是2.7.X系列的版本。32位或64位均可。我这里安装的是：
python-2.7.11.msi

注意： 安装的模块要和Python的位数保持一致。比如我这里使用32位的python。那么等下安装的各种模块也要使用32位的。否则会出现如下错误：

xxx is not a supported wheel on this platform.

安装后设置环境变量。比如我这里安装的路径是：C:\Python27

依次打开：

System->Advanced system settings -> Environment Variables…

编辑 PATH 变量。在最后添加：

;C:\Python27;C:\Python27\Scripts;

下载python安装器 pip：pip-8.1.2.tar.gz

解压到某个目录如D:\pip,在此处打开命令行。运行以下命令安装：

D:\pip> python setup.py install

然后到这个网站下载机器学习相关的模块：

  1. Numpy+MKL
  2. Scipy
  3. matplotlib
  4. scikit-learn

比如下载到 D:\python_whl_file 这个目录下。在此处打开命令行。依次运行以下命令安装：

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D:\python_whl_file>pip install numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win32.whl
D:\python_whl_file>pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win32.whl
D:\python_whl_file>pip install matplotlib-1.5.2-cp27-cp27m-win32.whl
D:\python_whl_file>pip install scikit_learn-0.17.1-cp27-cp27m-win32.whl

所有的模块都 Successfully installed 后，就大功告成啦。

写到这里，我了解到其实并不用这么麻烦。只要下载Anaconda这个数据分析集成包，
然后安装后就可拥有全部机器学习相关模块了😄

测试机器学习相关模块

安装后当然要测试下了。
首先试试scikit_learn这个包。
打开IDLE。输入以下代码：

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from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
print iris.data

保存为iris_data.py。在命令行里运行。
输出了一串二维矩阵：

不错。然后再结合matplotlib包试试。在IDLE里打开新文件，输入以下代码：

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from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
iris = datasets.load_iris()
x_index = 0
y_index = 1
 
formatter = plt.FuncFormatter(lambda i, *args: iris.target_names[int(i)])
 
plt.scatter(iris.data[:, x_index], iris.data[:, y_index], c=iris.target)
plt.colorbar(ticks=[0, 1, 2], format=formatter)
plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])
plt.ylabel(iris.feature_names[y_index])
 
plt.show()

保存为iris_figure.py在命令行里运行后，你将看到下图：

OK。期待你的机器学习之旅吧！