scikit_learn环境学习搭建

可以参考这篇链接
1、http://www.cnblogs.com/pinard/p/6013484.html
2、http://www.2cto.com/kf/201512/454271.html
3、http://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/51305201
4、http://www.cnblogs.com/eastmount/p/5052871.html
1、首先下载python，我下载的是python-2.7.12.amd64
链接为链接
安装完毕后，可以设置下环境变量，把python目录加到PATH，比如我的Python装在 C:\Python27，那我就把C:\Python27\Scripts和C:\Python27加到环境变量，当然不加也可以。这样每次使用Python时加上python的全路径名。安装完成后，在windows的命令行输入python，如果能出来python的基本信息说明安装成功。

2、安装pip
　我们需要包管理工具来方便python库的安装，包管理工具有很多，这里推荐我习惯使用的pip，下载pip的安装脚本。链接为链接。下载get-pip.py。然后到你的下载目录，在命令行输入”python get-pip.py”,跑完即可安装成功。下载完毕后，记得跑下这个命令“pip install -U pip”，一是看看pip能不能正常工作，二是把pip升级到最新版本。
3、安装 Visual C++ Compiler for Python
链接链接，这个不装后面很多科学计算的都会装不了。
4、安装numpy和scipy
它们是科学计算和矩阵运算必备工具。
由于numpy和scipy直接用pip安装经常会出各种各样的问题，因此一般推荐下载离线版的whl来安装numpy和scipy。首先安装离线版的numpy，这里我一般是在下面的链接下载numpy，
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
可以看到里面有很多版本的numpy可以下载，我们的python是2.7，windows 64位的，因此下载“numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl”，下载完毕后进入下载目录，在命令行运行 “pip install numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl” ，这样numpy就安装成功了。
用同样的方法安装scipy。在下面的链接下载scipy。链接为http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
我们的python是2.7，windows 64位的，因此选择scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl下载。完了运行 “pip install scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl”，这样numpy和scipy就搞定了。
5、安装matplotlib，pandas和scikit-learn
matplotlib我安装的版本是matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl，链接为http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib
pandas我安装的版本是pip install -U pandas
scikit-learn我安装的版本是scikit_learn-0.18.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl，链接为http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn
6、安装ipython和ipython notebook
　ipython notebook是最常用的python交互式学习工具，当然，现在叫做Jupyter Notebook。scikit-learn官方的例子都给出了用ipython notebook运行的版本。
安装方式很简单：
pip install ipython
pip install jupyter
官网在这：http://ipython.org/notebook.html
安装完毕后，在命令行输入“jupyter-notebook”,输出会提示你notebook运行在http://localhost:8888
7、Hello World！尝试运行一个scikit-learn机器学习程序
scikit-learn官网下载一个机器学习的例子，比如： http://scikit-learn.org/stable/_downloads/plot_cv_predict.ipynb
然后在下载目录运行”jupyter notebook”,接着浏览器打开http://localhost:8888。
可以在浏览器看到你下载目录的内容，我们打开刚下载的plot_cv_predict.ipynb这个文件链接，可以看到python程序的内容，这时我们可以点上面的三角形按钮，一步步的运行程序，如果没有报错，最后可以看到一个线性回归的预测图。

8、卸载使用命令
pip uninstall scikit-learn
pip uninstall numpy
pip uninstall scipy
pip uninstall matplotlib

9、安装软件顺序
1、安装PYTHON
2、安装pip
3、安装numpy
4、安装scipy
5、安装matplotlib
6、安装scikit-learn