Linux操作系统下部署python 机器学习开发环境

1.首先提下学习机器学习的数学基础,数学对很多人来说并不简单，一是语言符号非常简练；二是理论描述计较抽象，长久以来数学研究是客观世界的空间形式和数量形式，即事物在时空的普遍存在的运动的规律。好了不逼逼了，说下要用到的数学知识：

 (1)概率论：说明了事物可能会怎么样；

 (2)数值分析:揭示了它们为什么这样，以及如何变成这样；

 (3)线性代数:告诉我们事物从来不只一个样子，使我们能从多个角度来观察事物。

2.选择linux开发环境理由：

  1.较小的系统资源占用

  2.稳定的运行效率

  3.高效的内存管理机制

  4.支持集群部署和分布式应用

  5.混合编程开发：开发工具的统一管理

在实际的项目中,通常以CentOS 6.5作为生产环境应用平台，windows 7 作为测试平台。

         windows 7 ，python开发工具 ，UtralEdit

         CentOS 6.5 64位，python 开发工具：Geany

必备开发包:安装 Numpy ,Scipy ,Matplotlib,Scikit-Learn(包含

大量的机器学习算法)由于搭建方法网上有众多教程，这里不详

述!