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

首选下载wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 可以去官网查看适合自己的文件https://www.anaconda.com/ 之后执行  bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 之后直接yes就可以啦

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/

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

ipython notebook是一个基于浏览器的python数据分析工具,使用起来非常方便,具有极强的交互方式和富文本的展示效果.jupyter是它的升级版,它的安装也非常方便,一般Anaconda安装包中会自带.安装好以后直接输入jupyter notebook便可以在浏览器中使用.但是它默认只能在本地访问,如果想把它安装在服务器上,然后在本地远程访问,则需要进行如下配置: 1.下载Anaconda 下载网址:https://www.anaconda.com/download/#linux

# linux下Anaconda安装使用Tensorflow ### 环境------------------------------ Ubuntu 18.04 ### 环境准备------------------------------ 下载安装Anaconda3- 更换pypi源为阿里源 ### 创建虚拟环境------------------------------ conda create -n tensorflow python=3.6 ### 激活环境----------------

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

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

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

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

一.Jupyter Notebook介绍 1.简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果. 简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示.如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释. 官网:https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/s

一.Linux下安装Python 二.Linux下Python安装完成后如何使用pip命令 三.Linux下Python安装完成后如何使用yum命令 四.Linux下安装Anaconda 五.Linux下使用anaconda安装Keras 一般的Linux上都有默认的Python版本,CentOS6.5默认的Python版本的2.6.6的,因为工作原因,这里需要用到Python3.6.3的版本,在这里,小编将会一步步的教大家进行再Linux下Python3的安装. 一.安装之前查看自带的Pyth

官方网站www.anaconda.com 1 Windos安装 一路下一步,注意添加环境变量 成功过后,测试一下,打开cmd命令行 2 Linux安装 下载完成后上传到linux bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 一路回车和yes,到最后一个是否安装VScode选No就可以了 安装完成后再用户目录. 配置环境变量 vim ~/.bashrc 最后添加(注意安装的anaconda路径) export PATH=/root/anaconda3/bin:$P

standard procedure in pyCharm for creating environment when Anaconda installed Create a conda env via pyCharm open pyCharm create new project -- select Conda as New env using. Locations: ~\Anaconda_x\envs\py3env PythonVersion: python3.6 (python2.x as

机器学习linux系统环境安装 安装镜像下载 可以自己去ubuntu官方网站按照提示下载amd64的desktop版本 或者考虑到国内镜像站点下载,如tuna,163, ali等 课程使用最新的17.10.1镜像即可,如果是物理机安装,而且有GPU可用,可以参考课程给出的其他视频安装GPU版本的tensorflow. 系统镜像有desktop版本和server版本,server版本完全不带gui,只有命令行,不太适合日常用. 系统安装 物理机安装 双系统安装ubuntu,网上教程比较多,步骤比较

1.安装anaconda:国内镜像网址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/下载对应系统对应python版本的anaconda版本(Linux的是.sh文件)安装命令(要在非root下安装,否则找不到conda命令):bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh2.用anaconda安装pytorch(1)设置conda的地址:conda config --add channels https://mir

最近看了些关于数据分析的书,想系统的整理下相关知识,算是学习笔记吧,也希望能帮到初学者. 1.Anaconda介绍 安装python的方法有很多种,数据分析方面比较常用Anaconda.Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等多个科学包及其依赖项,也可以使用Miniconda这个较小的发行版,仅包含conda和 Python.Anaconda可以管理包,就是能够安装.更新.移除工具包,比如Numpy.Scipy.pandas.Scikit-learn等

linux python 安装 nose lapack atlas numpy scipy --http://lib.csdn.net/article/python/1262 作者:maple1149 The first step of machine larning . 环境配置: OS:ubuntu 10.04 Python :Python 2.6.5 1.安装nose 这个安装还比较顺利,基本没报错... 下载nose: https://nose.readthedocs.org/en/la