本篇文章主要介绍了如何使用Python作为初学者开始接触机器学习的步骤,特别是针对Windows平台。作者强调了Python作为机器学习开发工具之一的优势,它易于上手且有许多扩展库可供选择。 首先,文章推荐使用Python 3.4版本,尽管老版本可能拥有更多的扩展库,但本文以Python 3.4为例。用户可以从Python官方网站(<https://www.python.org/>)下载Python,同时提供了扩展库下载的神地址<http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/>,这个网站提供了对应不同平台和Python版本的库,如numpy(用于处理大规模多维数据)、scipy(数学库)、scikit-learn(机器学习库)和matplotlib(数据可视化的强大工具)等。 在安装这些库时,可以通过在Python环境中执行"import matplotlib"来测试库是否安装正确。若遇到缺失库的情况,可以直接在上述网址中查找并下载安装。需要注意的是,安装过程中可能会有部分依赖库,如six、nose、pyparsing和dateutil,可能需要单独安装。如果提示版本过低,可能需要替换旧版本的库文件。 此外,文章还推荐了几个学习资源,如: 1. Python教程:liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000,这是一个全面的Python学习平台,适合初学者入门。 2. scikit-learn教程:http://scikit-learn.org/stable/,这是一个流行的机器学习库,提供了丰富的学习资料和实战指南。 3. Windows下Python的IDE选择:csdn.net/cserchen/article/details/7036435,这篇博客文章可能提供了一些适合Windows用户的集成开发环境(IDE)推荐,有助于提高编程效率。 通过本文提供的资源和指导,读者可以建立起一个基本的Python机器学习开发环境,并为进一步学习和实践打下坚实的基础。
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