机器学习之环境搭建

读书的时候,很喜欢数学,然则,发现生活中很少用到稍微深点的数学知识,毕业后发现工作里真心也很少用到数学,因为算法都基本用不上。再也没有接触到数学。但是我知道数学给了我比较好的逻辑思维能力。最近开始学习机器学习里的深度学习,刚开始在慕课网上看了基本的机器学习概念,然后开始看吴恩达在斯坦福的教学视频,惊奇的发现他都是在推倒数学公式。然而有些数学知识我已经忘的差不多。机遇巧合之下,在部门的图书馆发现了一本深度学习的书,里面把深度学习里要用到的数学基础知识大概了讲了一遍。这一刻,我终于知道数学在实际中如何运用了,并且它真的是很强大的解决问题的工具。

我为自己喜欢数学并且可能以后会应用在工作中感到开心。

python是做机器学习最适用的语言了,因为市面上有很多已经存在的机器学习工具库了,而java的也有,但是不多。

1.安装Anaconda(https://www.anaconda.com/download/#macos)

官方原话 Anaconda is the most popular Python data science platform.

个人理解,Anaconda就是一个可以帮你管理多个python运行环境及相关的工具包的平台。我下载了python3.6版本。mac上全部默认安装就可以了。window10上用administration运行,并且选择为所有用户安装,不然可能会安装失败。

2.安装完Anaconda后,mac的Launchpad里会有个Anaconda-Navigator,打开我们可以看到如下界面。

这里默认有个叫root的环境,我们右击选择 open terminal。然后python -V 查看root环境里安装python的版本,这里我的是3.6.3. conda -V 查看 conda的版本,我的是4.3.30.

conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具。接下来我们会用到。

3.安装自己定制的python环境。

两种方法,一种是直接在Anaconda navigator界面里直接点击Environment下的create。

另一种是在terminal(终端)里的输命令:

然后用 activate 命令激活我的环境python3

使用conda list 查看我当前环境python3下安装的包。

因为我之后需要用到numpy,pandas,scikit-learn,tensowflow. 所以我需要安装这些包。

conda install numpy pandas scikit-learn tensorflow.

好了,我已经有了一个做机器学习的python环境了。然后我需要一个开发工具,当然普通的txt文档就能编辑出python文件了。但是有工具干嘛不用呢?

网上推荐Python开发工具pycharm。其实anaconda navigator里已经为root环境安装了spyder,也是一种强大的python IDE. 当然你可以给你的python3环境安装一个。

本文来自企鹅号 - 兰日可期媒体

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