机器学习使用Python进行编程时的编程环境和数据集

编程环境和数据集

常用与机器学习相关类库

• 由第三方机构SciPy.org开发的开源类库
  • Numpy
    • 数值计算扩展
    • 最主要的类：ndarray（多维数组类）
  • Pandas
    • 数据分析
    • 最主要的类：Series（一维序列类）、DataFrame（二维表格类）
  • Matplotlib
    • 数据可视化
    • 最主要的类：pyplot（简单常用的绘图功能）
• scikit-learn
  • 面向机器学习（尤其是统计学习）的类库；
  • 支持绝大部分回归任务、分类任务、聚类任务；
  • 目前不支持深度学习和并行计算
  • sklearn.datasets模块中的：
    • load_*()函数
      • 可以从官方网站上下载练习用数据集；
    • fetch_*()函数
      • 可以从官方网站上下载并保存较大的真实数据集；
    • make_*()函数
      • 自动生成符合分布的模拟数据集；
• 安装方法：
  • win+R
  • 输入cmd，回车；
  • 输入

    pip install numpy
    

    回车
  • 输入

    pip install Pandas
    

    回车
  • 输入

    pip install Matplotlib
    

    回车
  • 输入

    pip install scikit-learn
    

    回车

编程工具Anaconda（推荐使用）

• 是机器学习编程最好的IDE，基本不需要单独下载安装其他机器学习相关的类库；
• Jupyter Notebook
  • 基于网页，用于交互计算的编程环境（在浏览器中进行编程）；
  • 功能：代码编辑、文档撰写、代码执行、结果展示；

建议文件夹格式

• 工程文件夹
  • 数据文件夹
    • 数据文件1
    • 数据文件2
  • 程序文件1
  • 程序文件2