机器学习系统设计（一）--入门之环境搭建

机器学习系统设计（一）--入门之环境搭建

1. 语言选择为什么选择python进行机器学习系统设计？

• 做为一门解释性高级编程语言，Python似乎是专门为机器学习而设计的，如果你是一个新手，完全可以使用Python大量便捷易用的库（往往用c语言编写的）来快速实现我们想要的功能，虽然python的执行效率比c，c++，java都慢，但是如果我们灵活运用python的库，会让我们开发效率是java的百倍。 - 完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

• 如果我是编程小白，怎么快速入门python？高手请忽略此步，新手请自觉移步-->1天入门Python(本文今后会写, 敬请关注我的稍后更新)

2. 环境搭建 - Anaconda Python介绍：

• Anaconda Python是 Python 科学技术包的合集，功能和 Python(x,y) 类似。它是新起之秀，已更新多次了。包管理使用 conda，GUI基于 PySide，所有的包基本上都是最新版，没有PyQt和wxpython等，容量适中，但该有的科学计算包都有：numpy，sicpy，matplotlib，spyder....。Anaconda Python 是完全免费的企业级的Python发行大规模数据处理、预测分析和科学计算工具。Linux系统里面，Anaconda 安装、更新和删除都很方便,且所有的东西都只安装在一个目录中 /home/wxp/anaconda/,这点比下面的Canopy要好得多。Anaconda的开发和维护中有Python创始人和社区的核心成员。Anaconda目前提供Python 2.7.X和3.5.X两个最流行的发行包，这也是其他发行版所望尘莫及的。因此在各种操作系统中，无论是Linux，还是Windows、Mac,都推荐Anaconda！

• 安装anaconda:

  下载地址：https://www.continuum.io/downloads/，安装步骤如下：

  Mac：

  Mac的安装很简单，下载下来正确的安装包，运行就可以了。安装完后我们打开终端，先键入python，回车，显示如下：

  Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (x86_64)| (default, Jul 2 2016, 17:52:12)

  没有报错就是正常，然后输入conda list，内容会跟windows一样：

  会显示一列python的包。

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Windows：

下载下来是一个可执行的exe文件，下载完成好，直接双击就可以安装了。

在安装的时候，假设我们安装在D盘根目录，如：

• $ python

• Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (x86_64)| (default, Jul 2 2016, 17:52:12)

• [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 4.2 (clang-425.0.28)] on darwin

• Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

• >>>

安装路径

并且将两个选项都选上，将安装路径写入环境变量，写入环境变量后python代码就可以自动找到运行路径。

环境变量写入

这样就安装完成了，我们测试一下安装是否成功：

（1）打开windows的命令提示符，输入conda list 就可以查询现在安装了哪些库，如果显示出来的结果跟下图一样就安装成功了。常用的numpy, scipy名列其中。如果你还有什么包没有安装上，可以运行conda install *** 来进行安装。（***为需要的包的名称）如果某个包版本不是最新的，运行 conda update *** 就可以更新了。

cmd conda

（2）命令行键入：python，回车

如果显示界面如上图所示就OK了

• 安装的anaconda自带python，这样就方便许多，省去了我们安装python的时间。 
  

3. 编译器选择

• 我建议大家选择PyCharm：

  PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。

• 我觉得PyCharm最好用的功能是有个按钮可以方便运行我们的代码，这样我们就不用使用命令行了。

4.代码运行

• 新建一个python文件：
  

• 写入代码如下：

# coding=utf-8

print('你好！')

• 运行代码（run）：

• 我们可以看到左下方已经显示了程序运行结果。