Python入门机器学习：Windows环境配置与必备库安装

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。