scikit-learn: machine learning in Python系列(一)
2012-12-30 23:58
495 查看
Scikti简介
SciKit将经典的机器学习算法将机器学习作为一个module整合到Python中。它为科学和工程应用提供了简单有效的机器学习解决方案。
1.安装scikit-learn
有以下几种方式获取安装scikit-learn的方式:
第一种是操作系统自带了scikit-learn,这种方式最快
Install an official release.这是发行的稳定版本。
Install the latest development version. 这是包含了最新特性的开发版
1.1 安装发行版
1.1.1 从源代码安装
安装的前提条件:
安装 python (>= 2.6),
numpy(>= 1.3),
scipy (>= 0.7),
setuptools,
python development headers
C++ compile,
Debian系统 通 过以下命令安装:
使用 pip install -U scikit-learn
或者 easy_install -U scikit-learn
1.1.1.2 从代码安装
源码地址: http://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/, 解压。
cd到当前目录,键入命令:python setup.py install
1.1.2 windows下安装
参看:http://scikit-learn.org/stable/install.html#installing-an-official-release
1.2 第三方发行版
适用与ubuntu等 Debian and derivatives 系统 apt-get install python-sklearn
Python(x, y)版本包含了scikit-learn作为一个插件
Mac 使用命令: sudo port install py26-sklearn 或者 sudo port install py27-sklearn
1.3 测试
键入命令: nosetests sklearn --exe
得到输出:
SciKit将经典的机器学习算法将机器学习作为一个module整合到Python中。它为科学和工程应用提供了简单有效的机器学习解决方案。
1.安装scikit-learn
有以下几种方式获取安装scikit-learn的方式:
第一种是操作系统自带了scikit-learn,这种方式最快
Install an official release.这是发行的稳定版本。
Install the latest development version. 这是包含了最新特性的开发版
1.1 安装发行版
1.1.1 从源代码安装
安装的前提条件:
安装 python (>= 2.6),
numpy(>= 1.3),
scipy (>= 0.7),
setuptools,
python development headers
C++ compile,
Debian系统 通 过以下命令安装:
sudo apt-get install python-dev python-numpy python-numpy-dev python-setuptools python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ 为了编译文档,并且运行文档中的例子,还需要安装matplotlib:
sudo apt-get install python-matplotlib1.1.1.1 快速安装
使用 pip install -U scikit-learn
或者 easy_install -U scikit-learn
1.1.1.2 从代码安装
源码地址: http://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/, 解压。
cd到当前目录,键入命令:python setup.py install
1.1.2 windows下安装
参看:http://scikit-learn.org/stable/install.html#installing-an-official-release
1.2 第三方发行版
适用与ubuntu等 Debian and derivatives 系统 apt-get install python-sklearn
Python(x, y)版本包含了scikit-learn作为一个插件
Mac 使用命令: sudo port install py26-sklearn 或者 sudo port install py27-sklearn
1.3 测试
键入命令: nosetests sklearn --exe
得到输出:
Ran 601 tests in 27.920s OK (SKIP=2)
相关文章推荐
- Machine Learning in Python (Scikit-learn)-(No.1)
- Machine Learning in Python (Scikit-learn)-(No.2)
- Machine Learning in Python (Scikit-learn)-(转)
- scikit-learn: machine learning in Python
- scikit-learn: machine learning in Python
- Tools for Machine Learning in Python(scikit-learn)
- Learning Scikit-learn Machine Learning in Python
- [转]Introduction to Machine Learning with Python and Scikit-Learn
- 【Python学习系列二十】scikit-learn库模型持久化
- Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow 7.2 Bagging和Pasting
- machine learning in coding(python):polynomial curve fitting,python拟合多项式
- Machine Learning in Python
- machine learning in coding(python):拼接原始数据;生成高次特征
- 【ML】【python】Machine Learning in Action
- Machine Learning In Action -- kNN的python实现
- 【Python学习系列十六】基于scikit-learn库逻辑回归训练模型(delta比赛代码)
- Machine Learning from Start to Finish with Scikit-Learn
- machine learning in coding(python):pandas数据包DataFrame数据结构简介
- Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow 7.11 练习
- Large scale machine learning in Python