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  • Python机器学习库sklearn的安装

    千次阅读 2017-03-30 16:51:20
    Python机器学习库sklearn的安装scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之能够为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。...

    Python机器学习库sklearn的安装

    scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。

    Ubuntu14.04系统上安装

    安装numpy

    首选需要安装numpy:

    pip install numpy

    安装scipy

    $ sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran
    $ sudo pip install scipy

    安装scikit-learn

    $ sudo pip install sklearn

    最后输出Successfully installed scikit-learn-0.18.1 sklearn-0.0

    测试

    在 terminal 里面输入

    pip list

    这个会列出sklearn这一项,应该就是大功告成了!


    CentOS7系统上安装

    yum -y install gcc gcc-c++  (如果已经安装gcc跳过此步骤)
    yum -y install numpy python-devel scipy

    Windows7系统上安装

    首先下载whl文件

    然后执行

    pip install numpy-1.12.0+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    pip install <scipy-xxx.whl>
    pip install sklearn

    参考

    http://www.hareric.com/2016/05/22/scikit-learn%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%92%8C%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%95%99%E7%A8%8B/

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  • python sklearn机器学习库安装python sklearn 机器学习库安装开始学习Python并用于实现机器学习算法,看到很多博客都在推荐时间sklearn扩展包实现,导入包的过程就发现很多问题,其中就有sklearn的安装,百度了...

    python sklearn 机器学习库的安装

    开始学习Python并用于实现机器学习算法,看到很多博客都在推荐时间sklearn扩展包实现,导入包的过程就发现很多问题,其中就有sklearn的安装,百度了各种推荐的安装方式都不理想,并没有帮助我实现,这里提供我实现的方式。

    sklearn的扩展包地址:https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.18.1

    安装方式页面里也有写,进入到python的scripts页面下,输入

    pip install -U scikit-learn

    就可以了,或者

    conda install scikit-learn

    第二种没试过,因为第一个就成功啦。
    sklearn安装
    sklearn安装

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  • Shark机器学习库安装过程记录

    千次阅读 2015-10-21 20:35:06
    今天了一下Shark这个基于C++的机器学习库,现在把安装过程记录如下: 参考博客:http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/8990384 一.需要的工具 WIN 64位 VS2012 CMake最新版3.4.0二.安装过程 1....

    今天装了一下Shark这个基于C++的机器学习库,现在把安装过程记录如下:
    参考博客:http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/8990384
    一.需要的工具
    WIN 64位
    VS2012
    CMake最新版3.4.0

    二.安装过程
    1.下载Shark的工程
    下载地址:https://sourceforge.net/projects/shark-project/files/Shark%20Core/
    下载zip文件进行安装.,我所安装的并不是最新版而是2.3.4版本

    2.下载并使用Cmake工具
    我是去Cmake的官网下载了最新的Cmake工具,cmake的3.4.0版本。接下来就是利用Cmake工具生成VS下的工程,需要配置源码的目录和预期生成的工程目录(图中的where is source code):
    这里写图片描述
    首先是在configure里面选择VS2012(我电脑里面也有VS2010,但是不知道为啥,选择VS2010会报错)
    然后就是点击generate,这样就会在build_shark目录下生成shark的VS2012工程。

    3.编译Shark工程
    用VS2012打开build_shark目录下生成的hsark.sln文件,打开工程,然后选择重新生成方案,就可以对工程源码进行编译。编译完成之后就会在Debug目录下生成shark.lib库。

    4.下载和安装Boost库
    Shark的正常使用似乎是依赖Boost库的,于是又装了一下Boost库,安装过程如下:
    #1.下载boost库的源码
    http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.51.0/
    boost_1_51_0.zip 下载并解压
    #2.生成生命行程序
      执行bootstrap.bat
    #3.编译
      执行b2.exe
    编译完成之后,可以看到如下提示:、
    The following directory should be added to compiler include paths:
    C:/boost_1_51_0
    The following directory should be added to linker library paths:
    C:\boost_1_51_0\stage\lib
    上述提示给出了头文件目录和库目录
    #4.测试boost库
    新建一个测试工程,然后修改工程的配置属性,即在工程属性里面,首先选择C/C++,在附加库目录输入boost的头文件目录: C:/boost_1_51_0
    然后选择链接器,在附加库目录上选择boost的库目录: C:/boost_1_51_0
    再加上测试程序如下:

    #include <iostream>  
    #include <boost/thread/thread.hpp>  
    void hello()  
    {  
    std::cout << "Hello world, I'm a thread!" << std::endl;  
    }  
    int main()  
    {  
    boost::thread thrd(&hello);  
    thrd.join();  
    }  

    编译运行通过即可。这个测试程序是使用了Boost里面的thread库

    三.测试
    1.新建C++工程,打开Shark\examples\EALib,将里面的TSP_GA.cpp添加到工程里面去。
    2.修改工程配置,同样修改工程的配置属性,即在工程属性里面,首先选择C/C++,在附加库目录输入shark的头文件目录
    然后选择链接器,在附加库目录上选择shark的库目录,;然后再选择输入,在附加依赖项上面输入shark.lib。
    3.编译运行
    正常情况下,现在就可以成功运行得到结果截图如下:
    这里写图片描述

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  • python sklearn机器学习库 安装

    万次阅读 多人点赞 2015-01-07 11:36:16
    1、准备工作 安装sklearn之前,我们需要先安装numpy,scipy函数库。 Numpy下载地址:http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy ...下载对应本机的python版本。 2、安装sklearn机器学习库

    1、准备工作

    安装sklearn之前,我们需要先安装numpyscipy函数库。

    Numpy下载地址:http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy

    Scipy下载地址:http://sourceforge.net/projects/scipy/files/Scipy

    下载对应本机的python版本。

    2、安装sklearn机器学习库

    下载地址:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

    下载压缩包之后,解该压缩包压缩。使用CMD进入sklearn文件夹,执行

    python setup.py install

    即安装完成。

    3、报错解决

    我们在导入sklearn时往往会报错。

    1. >>> import sklearn  
    2. Traceback (most recent call last):  
    3.   File "<stdin>", line 1in <module>  
    4.   File "sklearn/__init__.py", line 37in <module>  
    5.     from . import __check_build  
    6.   File "sklearn/__check_build/__init__.py", line 46in <module>  
    7.     raise_build_error(e)  
    8.   File "sklearn/__check_build/__init__.py", line 41in raise_build_error  
    9.     %s""" % (e, local_dir, ''.join(dir_content).strip(), msg))  
    10. ImportError: No module named _check_build  
    11. ___________________________________________________________________________  
    12. Contents of sklearn/__check_build:  
    13. __init__.py               __init__.pyc              _check_build.c  
    14. _check_build.pyx          setup.py                  setup.pyc  
    15. ___________________________________________________________________________  
    16. It seems that scikit-learn has not been built correctly.  
    17.   
    18. If you have installed scikit-learn from source, please do not forget  
    19. to build the package before using it: run `python setup.py install` or  
    20. `make` in the source directory.  
    21.   
    22. If you have used an installer, please check that it is suited for your  
    23. Python version, your operating system and your platform.  
    当我们遇到这种错误时,我建议把Numpy和Scipy两个库重安下,可能之前安装的时间过长导致的。

    >>from sklearn import datasets
    
    Traceback (most recent call last):
    File "E:\P\plot_ols.py", line 28, in
    from sklearn import datasets, linear_model
    File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\linear_model\__init__.py", line 12, in
    from .base import LinearRegression
    File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py", line 29, in
    from ..utils.sparsefuncs import mean_variance_axis0, inplace_column_scale
    ImportError: cannot import name inplace_column_scale
    当遇到这个错误时,我们应该把以下文件删掉。

    python27\Lib\site-packages\sklearn\utils\sparsefuncs.pyd

    当我们遇到类似 “ImportError:cannot import name **”这样的问题时,我们运行

    pip install -U scikit-learn

    这样问题就解决了。。


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空空如也

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机器学习库装不上