1. scikit-learn简单介绍

scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy、Matplotlib的开源机器学习工具包。採用Python语言编写。主要涵盖分类、

回归和聚类等算法,比如knn、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、k-means等等诸多算法,官网上代码和文档

都非常不错,对于机器学习开发人员来说。是一个使用方便而强大的工具,节省不少开发时间。

scikit-learn官网指南:http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

2. scikit-learn安装过程

  参考之前关于python和opencv的配置过程: http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5972539.html

先安装python然后配置系统环境变量。

然后安装numpy+MKL,如果想安装whl文件,要先安装easy_install(也需要将.exe所在目录添加进系统环境变量)。

然后依次安装下面几个工具包(下载统一的匹配的版本):

      安装命令:pip install matplotlib-2.0.0-cp34-none-win_amd64.whl

      同样的方法,依次安装:

1. Numpy+MKL:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

  2. Scipy:http : http//www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

3. matplotlib : http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib

  4. scikit-learn:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn

测试: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#example-linear-model-plot-ols-py,下载源码运行,得到结果

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