安装 SciPy 和 scikit-learn

scikit learn 是Python下开源的机器学习包.(安装环境:win7.0 32bit和Python2.7) Python安装第三方扩展包较为方便的方法:easy_install + packages name 在官网 https://pypi.python.org/pypi/setuptools/#windows-simplified 下载名字为 的文件. 在命令行窗口运行 ,安装后,可在python2.7文件夹下生成Scripts文件夹.把路径D:\Python27\Scripts

Windows下安装scikit-learn 准备工作 Python (>= 2.6 or >= 3.3), Numpy (>= 1.6.1) Scipy (>= 0.9), Matplotlib(可选). NumPy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). Scipy SciPy是一款方便.易于使用

镜像源设置 在C:\Users\Administrator\下建立pip文件夹,然后在里面创建了一个pip.ini 内容为: [global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple virtualenv安装 pip install virtualenv 好了,现在假如你需要进行数值方面的研究需要安装 python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebo

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,

Windows: 1.cmd下通过pip安装virtualenv pip install virtualenv 2.创建一个虚拟环境: cd my_project_folder virtualenv venv   #可以指定Python解释器, $ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv  ,这将会使用 /usr/bin/python2.7 中的Python解释器. 3.激活虚拟环境: C:\Python27\Scripts\env\Scripts>activ

Windows下升级了pandas,但是发现scipy包随后引用出错,后来确认需重新安装scipy, 在用PIP安装scipy出现no lapack/blas resources found的错误,具体原因可参考 这里. 后来找到一种简便的解决方案,只要在网站 Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages 里知道到对应的whl文件,进行安装即可,注意命名如果在64bit的系统上并且python是2.7版本需要下载对应的 例如s

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

 SciPy是基于NumPy的,所以需要先安装NumPy,再安装SciPy. numpy的安装可以直接 scipy下载地址:http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/ 下载的是可执行文件,双击运行,但出现如下错误: python version 2.7 is required, which was not found in the registry 原因: win7是 64的原因,在安装python(32位)时,如果选择只为当前用户,

最近给业务线安装python的扩展numpy,scripy,scikit-learn时,遇到了一堆报错,也走了一些弯路,费了好长时间,最好发现竟然是一个很简单的问题. 系统环境:Centos 6.5 Python: 2.7 pip install numpy 很顺利,没有报错 pip install scipy 一堆报错,报错大致如下 Installing scipy on redhat with error "no lapack/blas resources found" 然后就开始