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windows下使用scikit-learn学习机器学习——安装和配置

时间:2018-01-01 20:35:32      阅读:369      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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  环境搭建过程挺麻烦...但终于是弄好了,先给一些过程中参考的比较重要的资料(找微软的机器学习资料是个人摸索经验,无任何借鉴):

    1.如果嫌网上各种numpy、scipy等等包的安装教程麻烦的话就直接去:微软机器学习服务器进行下载安装,途中可能会遇到一些问题,主要是powershell的权限问题,可以到微软的官方文档:powershell执行策略问题找到解决方案。成功能够运行powershell脚本的权限后可能还是会有这样的问题:

无法加载文件:"...",未对文件"..."进行数字签名,无法在当前系统上运行该脚本。

    这时我们不要急,找到powershell脚本,点击右键->属性。可能会在下方看到一句类似"该脚本可能无法在当前系统运行",然后旁边有一个解锁脚本(貌似叫这个)的勾选框,勾选即可。然后,再用管理员身份运行powershell并执行脚本就能成功运行了:

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      然后就一直等待下载完毕。至于为什么就下载这一个就可以了,上面链接里面有提到:

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      其实版本应该都是最新版的,于是,弄好以后按照Anaconda的使用方法再按自己需求安装的各种包等等就好了。

      到GitHub scikit-learn下载scikit-learn,安装方法等等链接里面都有,我就不多说了。

    2.就按照网上其他的办法去安装。

      这个就自己去网上查资料,找办法了,我给出一些可能有用的资料吧:

http://scikit-learn.org/stable/index.html
https://www.anaconda.com/download/#windows
https://www.scipy.org/install.html
https://pypi.python.org/pypi/pip
https://pypi.python.org/pypi/numpy
http://www.numpy.org/
http://blog.csdn.net/m53931422/article/details/42489897

      如果感觉都弄好了可以测试一下:

      在存放sklearn文件的目录下运行cmd,键入命令:

pytest sklearn

      然后回车,如果没有出现找不到的提示和一些错误就应该没问题,或者用cmd打开python,键入:

import sklearn

      然后回车,如果没有出现任何问题,只是转行,就说明没问题了。

      其他几个包也一样可以用上面的方法检测。

      查看自己安装的包的版本可以使用下面的命令:

        1.如果有pip.exe的话:

pip list

        2.Anaconda:

conda list

  

  整个安装和配置过程我就说这么多了,这个过程可能会很多次失败...但为了学习到更多的东西,还是得耐心的一步一步的测试和找原因。

  注意:我用的windows 10,可能我的解决办法并不能适用所有情况。

 

  下面是我的第一个机器学习的例子:

#参考博客:http://www.cnblogs.com/magle/p/5878967.html

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model

# X is the 10x10 Hilbert matrix
X = 1. / (np.arange(1, 11) + np.arange(0, 10)[:, np.newaxis])
y = np.ones(10)

###############################################################################
# Compute paths

n_alphas = 200
alphas = np.logspace(-10, -2, n_alphas)
clf = linear_model.Ridge(fit_intercept=False)

coefs = []
for a in alphas:
    clf.set_params(alpha=a)
    clf.fit(X, y)
    coefs.append(clf.coef_)

###############################################################################
# Display results

ax = plt.gca()
ax.set_color_cycle([‘b‘, ‘r‘, ‘g‘, ‘c‘, ‘k‘, ‘y‘, ‘m‘])

ax.plot(alphas, coefs)
ax.set_xscale(‘log‘)
ax.set_xlim(ax.get_xlim()[::-1])  # reverse axis
plt.xlabel(‘alpha‘)
plt.ylabel(‘weights‘)
plt.title(‘Ridge coefficients as a function of the regularization‘)
plt.axis(‘tight‘)
plt.show()

  运行结果:

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   我本来想用PyCharm写的,但并不能导入那些包,等我再琢磨琢磨怎么才能用PyCharm来写 机器学习-Python。

   最后,通过这几次的探索学习发现,如果学习上遇到困难,第一时间找官方文档和一些相关论文能更好的节省时间并解决问题。

--------------------------------------update 2018-01-01 20:03:17--------------------------------------

  之后又查了以下powershell对脚本的一些执行相关的东西,找到一篇不错的文章,虽然官方文档都有说明,但没有太多测试用例,于是想把链接放在这里:

http://www.pstips.net/powershell-scripts-signature.html

  

 

  

windows下使用scikit-learn学习机器学习——安装和配置

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原文地址:https://www.cnblogs.com/darkchii/p/8158035.html

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