一、安装机器学习的包

1、conda create  -n  ml python=3.6
2、source activate ml
3、升级pip :pip install --upgrade pip
4、安装scikit-learn:conda install scikit-learn (机器学习的框架:scikit-learn)
5、安装pandas:conda install pandas (数据处理工具:pandas)(科学计算包:numpy)
6、返回yixia目录:cd
7、创建一个文件夹:mkdir ml
8、用pyCharm打开ml,新建一个.py文件用于项目开始

二、安装ipython

1、pip install ipython

2、ipython

--ipython就相当于idle这样的一个编译器,区别在于:ipython输入一个字母可以用“.+table”

三、安装并创建django框架

# 环境管理  anconda
1、先安装anconda
# 创建环境
2、终端输入:conda create -n xxxnamexxx(py2) python=2.7 (python=2.7指定的版本,不指定默认为anaconda3的python3.6)
# 激活环境
3、 source activate 创建的名字 py2
#用pyCharm导入环境
4、preferences—> Project: alcore—>Project Interpreter—>add—>exiting environment(…)—>user:yixia:anaconda3—>envs—>py2—>bin—>python2.7—ok
# 安装包
4、pip install 例如django pandas
# 查看拥有几个环境
conda env list
# 查看环境装的包
pip list
# 删除换几个
rm -rf 文件夹
# 退出环境
deactivat

备注:安装所有的框架的前提都是先安装anconda

mac下载地址:https://www.anaconda.com/download/#macos

mac安装方法:https://blog.csdn.net/ff_smile/article/details/78871294

四、web开发框架

web 开发框架
#安装 django
pip install Django
# 新建项目
Django-admin startproject XXX名字

ml机器学习笔记的更多相关文章

  1. 机器学习笔记5-Tensorflow高级API之tf.estimator

    前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口,上一篇中用较低层的接口实现了线性模型,本篇中将用更高级的API--tf.estimator来改写线性模型. 还记得之前的文章<机器学习笔记 ...

  2. Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习面试知识点(1)

    机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因 ...

  3. 机器学习笔记:Gradient Descent

    机器学习笔记:Gradient Descent http://www.cnblogs.com/uchihaitachi/archive/2012/08/16/2642720.html

  4. Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测

    Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何 ...

  5. Python机器学习笔记:sklearn库的学习

    网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常 ...

  6. 机器学习笔记(4):多类逻辑回归-使用gluton

    接上一篇机器学习笔记(3):多类逻辑回归继续,这次改用gluton来实现关键处理,原文见这里 ,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import mxnet a ...

  7. 【转】机器学习笔记之(3)——Logistic回归(逻辑斯蒂回归)

    原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964 本博文为逻辑斯特回归的学习笔记.由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读 ...

  8. [ML学习笔记] XGBoost算法

    [ML学习笔记] XGBoost算法 回归树 决策树可用于分类和回归,分类的结果是离散值(类别),回归的结果是连续值(数值),但本质都是特征(feature)到结果/标签(label)之间的映射. 这 ...

  9. [ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian)

    [ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先 ...

随机推荐

  1. 27.给input边框和背景颜色设置全透明

    给input边框和背景颜色设置全透明,但是里面的字不会消失 1.让背景颜色变透明(二选一) background-color:rgba(0,0,0,0); background:rgba(0,0,0, ...

  2. linux df查看硬盘使用量 du查看文件所占大小

    df 常用来查看磁盘的占用情况. du 常用来查看文件夹的大小等. Linux命令: df  [-ahikHTm]  [目录或者文件夹] 参数: -h : 以交较易识别的方式展示使用量  111100 ...

  3. matlab 字符串处理函数

    https://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/09/13/2683912.html % 字符串处理 a='  a';b='b  b';c='cccc';m= ...

  4. why big data

    很多人都知道大数据很火,就业很好,薪资很高,想往大数据方向发展.但该学哪些技术,学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么大讲台老师就想 ...

  5. linux如何在不重新登录用户的情况下使用户加入的组生效

    这个问题在很早之前就遇到了,之前的解决方法是登出用户再登录用户.今天在配置virtualbox的过程中又遇到了同样的问题.于是又进行了一番搜索. 找到了如下答案: https://stackoverf ...

  6. STL(标准模板库)基本概念

    一.什么是STL STL(Standard Template Library,标准模板库)的从广义上讲分为三类:algorithm(算法).container(容器)和iterator(迭代器),容器 ...

  7. 【Hive学习之四】Hive 案例

    环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 ...

  8. Lua语言特色

    [1]多重赋值 多重赋值规则:若值的个数少于变量的个数,那么多余的变量会被赋值为nil 若值的个数多余变量的个数,那么多余的值会被“悄悄地”丢弃掉. 多重赋值应用示例: a, b = , * prin ...

  9. Java Socket入门

    Java Socket底层采用TCP/IP协议通信,通信细节被封装,我们仅仅需要指定IP.端口,便能轻易地创建TCP或UDP连接,进行网络通信.数据的读写,可以使用我们熟悉的stream进行操作. T ...

  10. Java并发编程1--synchronized关键字用法详解

    1.synchronized的作用 首先synchronized可以修饰方法或代码块,可以保证同一时刻只有一个线程可以执行这个方法或代码块,从而达到同步的效果,同时可以保证共享变量的内存可见性 2.s ...