##python

下載anconda

更新pip源
參考文章一: Python類庫三兩事 - 一次解決:http://blog.csdn.net/FontThrone/article/details/76560698
參考文章二:Anaconda多環境多版本python配置指導http://blog.csdn.net/fontthrone/article/details/76560293

IDE

下載pycharm專業版

Pycharm建議激活方法使用（license server）,注冊碼亦可,但是現在能用的注冊碼不好找

配置環境

1.創建新環境,并激活conda create -n MLEnv python=3.6.2

2.激活環境activate MLenv

3.檢查基礎類庫

# 建議的使用的命令,順序如下 conda install pandas conda install scipy conda install matplotlib

直接使用pip 進行安裝和更新scipy往往會安裝失敗,這是因為系統環境中缺乏其他基本組件造成的,conda安裝(install)或者更新(upgrade)則會把需要的組件全都安裝上,但是conda的版本更新往往滯后于pip.
4. 其他基本類庫

# 其實機器學習需要的基本類庫,除了第三部中給出的科學計算與可視化的基礎類庫外,就不在需要什么了 pip(conda) install scikit-learn # 圖像處理的基本庫 pip(conda) install scikit-image# 自然語言處理的基本庫 pip install jieba pip(conda) install nltk # nltk下載之后需要下載其他東西

4.NLTK的問題
看圖:

如圖,nltk在下載完畢之后,還需要下載其他資料和模型,才能發揮出真正完整的功能,如圖所示,下載的地址在外網,而且大小有3.17g之巨,所以下載賊慢,我第一次下載下載了十幾個小時,途中還經常斷線,需要手動再重新下載某個單元組件,不然整個模塊就會停止下載,好在第一次下載之后所有環境的NLTK都使用這一個文件夾里的內容,那么港道理,我直接把文件發給大家,大家應該也可以直接使用(事實上確實可以,我在其他電腦上搭建環境就是直接copy過去的)
百度云地址

學習資料

2018年12月12日更新

入門書籍個人比較推薦麥好的**《機器學習實踐指南第二版》**,這本書的結構和花書很像,有基礎,有各個部分介紹,但是還有代碼,比較適合入門機器學習.讀完這本書機器學習的整體把握包括數學基礎,應用領域都可以有比較好的認識.但是本書中的很多代碼雖然實現了功能,但是代碼的專業程度似乎比不上《機器學習實戰》,假如你想要自己實現機器學習算法的代碼的話,后者可能是更好的選擇. 目前而言，我更推薦《精通數據科學：從線性回歸到深度學習》這本書，首先這本書寫作水平確實夠高，而且作者文筆不錯。其學術背景與職業背景也導致了，其不僅僅能夠從機器學習的角度出發思考問題，這本書中更強調的是統計機器學習，計量統計學，數理統計等多方面的結合。而且在算法原理上，這本書講的更由淺入深卻又簡單易懂。同時如果有需要的話，代碼實現可以參考《機器學習實戰》

理論方面首推西瓜書,也就是周志華教授的**《機器學習》**,二推李航教授的《統計學習方法》

在之前的幾本書之后,你可能還需要一本書對數據科學的工程有更好地理解,這個時候建議 《python機器學習及實踐-從零開始通往kaggle之路》 《Python預測分析核心算法》,當然也可以直接從這本書入門.或者**《數據科學入門》**也可能是一個不錯的選擇.

視頻: 人工智能研究網的教程還不錯http://www.studyai.com/course/index/。現在我更推薦ApacheCN的教程，目前我本人也是該組織的正式成員，主要負責項目維護，并擔任部分項目的負責人。除此之外還有很多其他資料，建議去官網瀏覽一下。

python科學計算與可視化的基礎也很重要,尤其是科學計算,各個組件的官方文檔已經非常適合入門,你完全可以通過官方文檔入門,給出個國內的中文教學鏈接:http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html

scikitlearn是工程的利器一定要學會使用,可以直接通過官方文檔或者源碼注釋學習,非常好用，也可以直接用 7 中的推薦，非常好

如果你想比較快速的入門機器學習工程,或者想進一步提升建議閱讀**《Python大戰機器學習：數據科學家的一個小目標》，這本書很好**，很適合初中期的學習。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python ML环境搭建与学习资料推荐的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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