初衷
写博客呢其实主要是督促我自己系统得做一些笔记，重新捋一下自己的思路，让学过的东西不要那么快就还给书本和老师。Python机器学习这一系列的博客，都是我在学习网易云课堂上唐宇迪老师的Python机器学习实战课程，还有《机器学习实战》（点此下载）的笔记以及心得。
在此极力推荐一下网易云课堂唐宇迪老师的Python机器学习实战课程，虽然是付费课程，但满满的干货，绝对物超所值，希望机器学习爱好者去看一看。
准备工作
Python作为一门强大的脚本语言，语法简单，易于掌握，其扩展性和强大的功能主要是基于大量的第三方库、模块。机器学习中最常用以下几个Python库：
| 库 | 用途 |
|---|---|
| Numpy | 科学计算 |
| Pandas | 数据分析 |
| Matplotlib | 数据可视化 |
| Scikit-learn | 机器学习算法库 |
Anaconda
用Python的过程中你会遇到要安装各种库的情况，在Linux系统下还好，安装这些Python库仅仅是一条命令。但在Windows下就麻烦了，库的安装配置不胜其烦。但当使用了Anaconda（点此下载）这个Python集成开发环境后一切都变得方便了。
安装完Anaconda后在开始菜单中找到Anaconda Prompt，这有点像Linux下的终端，你可以在这里执行安装Python库，以及查看库版本等操作。
在Anaconda Prompt上执行以下命令来查看当前Anaconda中已经安装的库及版本：
conda list
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我们会发现其实Anaconda自身已经安装好了很多库，包括上面那几个咱最常用的库。
如果要安装一个没有的库，可用如下命令：
conda install numpy
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或者
pip install imblearn
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imblearn库下篇博客就会用到。
还有一点，使用conda install+包名 来安装需要的Python包非常方便，但是官方的服务器在国外，因此下载速度很慢，国内清华大学提供了Anaconda的仓库镜像，我们只需要配置Anaconda的配置文件，添加清华的镜像源，然后将其设置为第一搜索渠道即可，详情参考https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes
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如果要升级你的库，用：
conda update numpy
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接下来就开始码代码了，在开始中找到Jupyter Notebook，打开，新建文件：
输入代码，按 Shift + 回车 执行代码。
再分享一下我老师大神的人工智能教程吧。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow