machine-learning 使用Python进行安装或设置

示例

1）scikit学习

scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，建立在SciPy之上，并以3条款BSD许可分发。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。

scikit-learn的当前稳定版本要求：

• Python（> = 2.6或> = 3.3），

• NumPy（> = 1.6.1），

• SciPy（> = 0.9）。

对于大多数安装，pippython软件包管理器可以安装python及其所有依赖项：

pip install scikit-learn

但是对于linux系统，建议使用conda软件包管理器以避免可能的构建过程

conda install scikit-learn

要检查是否具有scikit-learn，请在shell中执行：

python -c 'import sklearn; print(sklearn.__version__)'

Windows和Mac OSX安装：

Canopy和Anaconda都提供了scikit-learn的最新版本，此外还有用于Windows，Mac OSX（也与Linux相关）的大量科学python库。

官方源代码回购：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

2）Numenta智能计算平台

Numenta智能计算平台(NuPIC)是实现HTM学习算法的机器智能平台。HTM是新皮层的详细计算理论。HTM的核心是基于时间的连续学习算法，该算法存储和调用空间和时间模式。NuPIC适用于各种问题，尤其是流数据源的异常检测和预测。

NuPIC二进制文件可用于：

Linux x86 64位
OS X 10.9
OS X 10.10
Windows 64位

要在所有操作系统上安装NuPIC，需要以下依赖项。

• Python 2.7

• 点> = 8.1.2

• 设置工具> = 25.2.0

• 滚轮> = 0.29.0

• 麻木

• C ++ 11编译器，例如gcc（4.8+）或clang

OS X的其他要求：

• Xcode命令行工具

运行以下命令安装NuPIC：

pip install nupic

官方源代码回购：https://github.com/numenta/nupic

3）nilearn

Nilearn是一个Python模块，可用于对NeuroImaging数据进行快速简便的统计学习。它利用scikit-learn Python工具箱通过预测建模，分类，解码或连通性分析等应用程序进行多元统计。

使用该软件所需的依赖项为：

• Python> = 2.6，

• 设置工具

• 脾气暴躁> = 1.6.1

• 科学>> 0.9

• Scikit学习> = 0.14.1

• Nibabel> = 1.1.0

如果您使用nilearn绘图功能或运行示例，则需要matplotlib> = 1.1.1。

如果要运行测试，则需要鼻子> = 1.2.1和覆盖率> = 3.6。

首先，请确保您已安装上面列出的所有依赖项。然后，可以通过在命令提示符下运行以下命令来安装nilearn：

pip install -U --user nilearn

官方源代码仓库：https://github.com/nilearn/nilearn/

4）使用水蟒

Anaconda中提供了许多科学的Python库。您可以从此处获取安装文件。一方面，使用Anaconda无需安装和配置许多软件包，它已获得BSD许可，并且安装过程很简单，可用于Python 3和Python 2，而另一方面，它给您带来了更少的灵活性。例如，某些最先进的深度学习python软件包可能使用与安装Anaconda不同的numpy版本。但是，可以使用另一个python安装来解决此缺点separately(In linux and MAC your default one for example)。

Anaconda安装程序会提示您选择安装位置，也提示您添加路径选项。如果将Anaconda添加到您的PATH中，则期望您的操作系统将把Anaconda Python作为默认设置。因此，修改和以后的安装将仅适用于此Python版本。

为了清楚起见，在安装Anaconda之后，如果您键入以下内容，则通过终端使用Ubuntu 14.04将其添加到PATH中

python

瞧，Anaconda Python是您的默认Python，您可以立即开始使用许多库。但是，如果您想使用旧的Python

/usr/bin/python

长话短说，Anaconda是使用Python启动机器学习和数据分析的最快方法之一。