0x00 概述 在没有安装XGBoost之前,import xgboot会出错,如下: # ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost’ 0x01 安装xgboost 前提条件:windows环境下,anaconda(这里指的是Anaconda3)已安装,相应的numpy和sicpy已安装 下面介绍最简单的安装方式: 打开Anaconda Prompt输入命令 : # pip install xgboost -i https://pypi.tuna

win10下安装xgb,安装的过程波折起伏,花了5个小时,给后来人做参考喽 第一次尝试 利用以下两个软件 Git for Windows.MINGW进行安装. 安装可以参考:(https://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/52300869) 踩过的坑: 1.python.git.mingw必须同时为32或64位,否则安装过程会出现问题 2.编译失败后需要删除失败的整个xgb文件,不然即使更换git.MINGW版本编译仍然出错 3.git.MINGW

1.下载并安装官网最新版anaconda Anaconda3-2020.02-MacOSX-x86_64.pkg 2.conda config --set channel_priority flexible 3.conda install py-xgboost 根据提示输入:y 验证

最近学到了xgboost,但是anaconda并没有这个环境只好自己安装了... 注: (1)并没有测试anaconda在2.x的版本下是如何安装的, 基本上应该是大同小类的,我的anaconda版本是3.x的,win8.1 系统: (2)建议自己再安装之前,先在网上找找资料,统揽几遍,做到心中大体有数,针对本文也是,看完之后再装: (3)别人说过的我就不说了,我只说注意的点,以及容易出现的问题. 好了,进入正文了,根据我说的内容,参考对应博文的相应的内容,不要超前,我会讲注意点的. 我参考的地

内网下Yum仓库搭建配置 1.实验环境 虚拟机环境: VMware 12 版本虚拟机 网络环境: 内网 IP 段:172.16.1.0 外网 iP 段(模拟):10.0.0.0 实验基础:(能够上网,有原本yum源) m01:外网 IP 10.0.0.61:内网 IP :172.16.1.61 web01:外网 IP 10.0.0.7:内网 IP :172.16.1.7 Linux版本: CentOS Linux release 7.6.1810 3.10.0-957.10.1.el7.x86_

Anaconda 安装和配置 1. Anaconda 安装 Anaconda说明及安装过程:Anaconda详细安装使用教程 2. Anaconda和Pip源修改 Anaconda源修改:打开Anaconda Prompt后,输入以下代码. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes Pip

mac下的Graphviz安装及使用 2017年10月13日 13:30:07 阅读数:7495 一.安装 Graphviz http://www.graphviz.org/ mac用户建议直接用homebrew来安装,官网上版本比较旧 1.安装homebrew 打开终端复制.粘贴以下命令: ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 1 2.安装Gr

在学校服务器上安装xgboost,事先我已经安装了anaconda,但是因为师兄已经装了python所以没加入到path. 网上的方法一般都要编译,另外官方的下载方法要联网..总之出了一堆错,最终还是找到了方法 在https://pypi.python.org/pypi/xgboost下载安装包 解压后上传到服务器 进入xgboost文件夹 cd xgboost 再安装在anaconda3下 /home/user/anaconda3/bin/python setup.py install 搞定

1. 什么是Anaconda? Anaconda是一个开源的Python发行版本,python是一个编译器,如果不使用Anaconda那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好.Anaconda可以看做Python的一个集成安装,里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,安装它后就默认安装了python.IPython.集成开发环境Spyder和众多的包和模块,包含了conda(conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统.).P

大家用的比较多的是Linux和windows,基于Mac os的安装教程不多, 所以在安装的过程中遇到很多问题,经过较长时间的尝试,可以正常安装和使用, [说在前面]由于新版本的Os操作系统不支持openMP,而官网给出的安装xgboost是给予Openmp的解决方案, 所以需要开启其功能,官方网站指定的是“brew install gcc --without-multilib”,但是实际安装中提示 gcc 6-2-0 installed, 然后进行后面的编译,会一直报错,无法进行安装,即使手动

听说xgboost效果很不错,于是准备学习下,但是发现大多数资料都是在讲如何在windows或linux下安装xgboost,而且照着官方文档也没有正确的安装好多线程的xgboost.最后还是从there找到了方法. 1. Mac OSX系统一般自带python,打开终端输入python即可写python代码,所以python环境已经具备了. 2.安装 Homebrew , 类似于ubuntu中的apt-get和centos中的yum,是OSX里面的一个非常有用软件安装工具. /usr/bin/

利用Anaconda安装python后,想要安装opencv-python,但发现利用opencv-python的官方教程,没法实现opencv的安装 还好看到了另外一篇博客的方法,试一下,果然凑效 即:直接在cmd命令行输入:conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 然后,根据提示输入y即可

网上很多windows python下安装xgboost都是很简单的几步无非是visual studio2013以上版本编译,安装.但现在最新的xgboost已经移除了c++工程文件,找到旧版本的也多是64位python版本安装xgboost的安装教程.由于我python32位已经安装了很多组件,改为64位过于麻烦.特搜索了一下完成以下教程. 前提:python已安装scipy numpy 1,下载旧版本的xgboost 提供两个网址,防止其中一个失效. http://download.csdn

原文:http://blog.csdn.net/pengyulong/article/details/50515916 原文修改了两个地方才安装成功,第3步可以不用,第2步重新生成所有的就行了. 第4步,有“xgboost_wrapper.dll”以后,将该文件复制到/python-package/xgboost/中,继续后面步骤就可以了. 特别注意如果你的python是32位的,第二步就不要选择x64,而是选择win32.对应的文件也不是在x64下了.一定可以运行. xgboost的全称是eX

1 曾经的困扰 有段时间,想使用基于不同python版本的anaconda,就直接从官网下载了两个不同的anaconda版本进行安装.刚开始的时候,还觉得也没啥问题.用了一小段时间,在安装其他的第三方库时,经常发现安装失败,并且经常出现下面的问题:这个问题,我google.百度等查了好久,也没有解决好.后来,我把两个版本的anaconda都卸载了,重新安装了其中一个版本,发现再安装其他第三方库时,上述问题就不存在了.很有可能上述问题就是同时安装两个版本的anaconda引起的(不过我也不能完全肯

记录xgboost的快速安装方式,该方式适合pyhton3.5/3.6版本. 系统: win10 64bit python版本:3.6 1. 下载xgboost编译好的whl包 下载路径为:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost (该地址包含了python在windowns下扩展包) 请你根据自己python的版本以及你操作系统的版本来下载对应的whl包. 2. 安装xgboost 下载好后进入whl包的目录下执行,可以将下面的文件名

[已解决]Anaconda 安装 Python 库(MySQLdb)的方法 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-12-4 安装python库的过程中,最重要的地方就是版本需要兼容.其中操作系统为64位,Python为2.X 64位,下载安装文件的时候也要注意版本匹配.其中文件名中包含的cp27表示CPython 2.7版本,cp34表示CPython 3.4,win_amd64指的是64位版本. 环境说明

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

前言 在Linux系统上一般会预安装python,但有时候版本过低,通过apt或yum无法安装较新的python版本,只能通过编译python源码进行安装.然而通过源码安装会依赖大量的库,手动安装这些依赖库也是一件很烦心的事情.而且还可能出现依赖库冲突的问题,装不好可能会破坏系统的正常使用. 有时间的小伙伴可以试试通过源码编译安装,遇到问题然后解决问题也是一件很有成就感的事情.安装过程可能会一次性成功,也可能弄一天也安装不好,最好使用虚拟机,安装之前先做个快照,方便安装失败进行系统还原.下面简单