本文档详细介绍了主流机器学习框架Scikit-learn和TensorFlow在Windows和Linux操作系统（如Windows-7_64bit-OS和Ubuntu-16.04_64bit-OS）下的配置过程，旨在帮助用户避免在配置过程中浪费时间和重复尝试。Scikit-learn作为基于Python的传统机器学习库，虽然不支持大规模深度学习或硬件加速，但在传统机器学习领域具有广泛的应用和易用性。
对于Scikit-learn的配置：
1.1 在Linux-Ubuntu平台上，首先以管理员权限登录，然后通过`sudo apt-get install python-pip` 安装pip，如果已经安装则跳过此步骤。pip是Python的包管理器，用于安装和管理Python软件包，包括Scikit-learn。
1.2 在Windows平台上，配置Scikit-learn可能涉及安装Python和NumPy等依赖库，然后使用pip进行安装。具体步骤可能涉及到下载安装包、设置环境变量和路径等。
2. TensorFlow配置：
TensorFlow是一个强大的深度学习框架，文档建议读者先了解基本的Linux系统命令行操作。在Ubuntu平台上：
2.2.1 首先同样以管理员权限登录，然后通过`sudo apt-get install tensorflow` 或 `sudo pip install tensorflow` 安装。然而，要注意的是，由于CUDA、cuDNN和TensorFlow之间的版本关系，确保它们的版本匹配是至关重要的。
在Windows平台上，安装TensorFlow通常涉及下载预编译的二进制包或者从源代码编译，这可能涉及到CUDA和cuDNN的安装以及环境变量的配置。
文档还提供了一个简化的路线图，包括安装准备和步骤，以便读者根据自己的操作系统选择合适的安装路径。此外，对于那些希望通过Anaconda来配置深度学习框架的用户，文档推荐直接参考Anaconda的官方指南，因为其流程更为便捷。
本文档为用户提供了一个实用的指南，帮助他们在不同操作系统上有效地配置Scikit-learn和TensorFlow，减少了配置过程中的困扰。无论是初次接触还是经验丰富的开发者，都可以从中找到适合自己的安装教程。
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