机器学习从入门到创业手记-机器学习环境配置

我，路思和高维从单位领了新的笔记本，也坐到了公司给我们提供的宽敞明亮的工位上，我觉得当时拒绝父母让我回去工作也许是对的。

 

       第一天的工作并不复杂，李里给每个人打印了一张《机器学习开发环境配置表》的文件，让我们按照纸面的步骤把机器配置好。

 

《机器学习开发环境配置表》

PYTHON 3.X 安装

访问https://www.python.org/downloads/release/python-350/   根据图3.1.1中对应工作机的操作系统类型下载对应的Python版本。 图3.1.1   运行安装文件，在控制台界面键入python命令后若出现”>>>”提示符则代表安装成功。   若键入python命令后提示报错，请将python的安装路径加入到操作系统的环境变量PATH中。

Easy_install与PIP 安装

Easy_install和pip都是用来在线下载安装Python公共开发库或相关资源包的工具。   首先安装Easy_install   1.访问网址https://pypi.org/project/ez_setup/#files，并下载最新版本。   2.进入解压缩后的目录，执行python setup.py install,当出现Finished关键字时代表安装成功，PS：python setup.py install适用于各种python库的源码安装方式。   安装PIP   1.访问网址https://pypi.python.org/pypi/pip，并下载最新版本。   2. 进入解压缩后的目录，执行python setup.py install,当出现Finished关键字时代表安装成功。   PIP命令列表参考图3.1.2： 图3.1.2   PS：若PIP在线安装过程中经常超时可以选择更换到国内安装源： 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/   替换方法：   Linux：打开~/.pip/pip.conf，若没有则创建   Windows： 在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，并创建文件pip.ini   文件内容：   #替换清华大学安装源 [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装Sklearn

1. pip install numpy-1.12.0+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.wh 2. pip install scipy 3. pip install scikit-learn

安装TensorFlow

pip install tensorflow

安装matplotlib

pip install matplotlib PS：matlotlib作为可主流视化库，其替代品可以采用seaborn,可以使用pip install seaborn进行安装

 

下班前李里来检查时，开发环境已经按照说明书都安装好了，李里说：下一步本来应该是学习python语言基础的，但我为了让你们赶上进度，所以将python语言的学习融合进入了机器学习的培训中，我的经验是也是21天精通C++是不可能的事情，但21天熟悉python对于你们还是不存在难度的。

 

晚上和家里常规通了电话，表明我要在北京立足发展下去，母亲表示家里虽然没有钱，但也绝不会拖你的后腿的，安心在北京好好发展吧，需要什么就跟家里说，父母在这边也给你存钱买房。

 

放下电话心里莫名心酸。