Python机器学习——准备篇

机器学习的分类

• 监督学习（Supervised Learning）
• 无监督学习（Unsupervised Learning）
• 强化学习（Reinforcement Learning, 增强学习）
• 半监督学习（Semi-supervised Learning）
• 深度学习（Deep Learning）

Python Scikit-learn

Scikit-learn(http://scikit-learn.org/stable/)将会是我使用Python学习机器学习使用的库。
Scikit-learn库以来Python的numpy，scipy和matplotlib库。

Scikit-learn常用函数

	应用	算法
分类	异常检测，图像识别等	KNN，SVM，etc
聚类	图像分割，群体划分等	K-Means，谱聚类，etc
回归	价格预测，趋势预测等	线性回归，SVR，etc
降维	可视化	PCA，NMF，etc

需要在Python中安装的库：

numpy，scipy和matplotlib，这三个安装完成以后才可以安装sklearn库。他们的安装顺序是：
1.numpy
2.scipy
3.matplotib
4.sklearn
pip直接安装往往会报错我们可以通过http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#库名
网址去下载到本地之后使用pip命令去安装