Python3.3机器学习库配置

        用Python来编写机器学习方面的代码是相当简单的,因为Python下有很多关于机器学习的库。其中下面三个库numpy,scipy,matplotlib,scikit-learn是常用组合,分别是科学计算包,科学工具集,画图工具包,机器学习工具集。
        numpy :主要用来做一些科学运算,主要是矩阵的运算。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本来需要在Python级别进行的循环,放到C语言的运算中,明显地提高了程序的运算速度。
        scipy:主要是一些科学工具集,信号处理工具集(如线性代数使用LAPACK库,快速傅立叶变换使用FFTPACK库)及数值计算的一些工具(常微分方程求解使用ODEPACK库,非线性方程组求解以及最小值求解等)。
        scikit-learn:里面有很多机器学习相关的算法(如聚类算法,SVM等)。

        matplotlib:是一个画图工具和Matlab中的画图工程类似。

        我配置的环境是win32 python3.3,所以对应的库也是3.3的,  下载地址:

1、Python3.3:http://pan.baidu.com/s/1qWv8Vi0

2、numpy :http://pan.baidu.com/s/1ntFrP2L

3、scipy:http://pan.baidu.com/s/1o6JZ6mI

4、scikit-learn:http://pan.baidu.com/s/1nt9mjzz

4、matplotlib:http://pan.baidu.com/s/1bncw8aF

将上述文件下载完成,相继安装就OK了。



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