Python机器学习开发环境搭建和GraphLab Create安装

  （一）Python的开发环境搭建主要是按先后顺序安装Numpy、Scipy、matplotlib和scikit-learn。numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn，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。

1、numpy :科学运算，主要是矩阵的运算。提供数组。

2、scipy：主要是一些科学工具集，信号处理工具集  数值计算。

3、scikit-learn：大量机器学习算法。

4、matplotlib：画图工具

而且为了方便进行机器学习在大数据环境下的进行，还搭建了GraphLab Create，主要是为了应用里面的SFrame。

我主要是用的64位的Python，否则应用GraphLab Create时会产生，

ImportError: No module named cy_unity     

的问题。

（注：python使用pip最好在环境变量里加入pip的目录，具体的做法就百度一下吧，这里默认大家都设置好了。）

（二）要在cmd中更新pip：pip install --upgrade pip ，这样才能进行后续安装。接下来按顺序安装Numpy、Scipy、matplotlib和scikit-learn，实际测试发现有时候用pip install XXX来安装这些包大部分时间好用，但是有的包官方是没有64位支持的，而且总出错。如下图。

所以可以在下面这个非官方的Python库中寻找所需的包，找到对应版本下载。

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn

这里专门针对的64位系统和64位的Python，所以选择下面这个。

这时，只要打开cmd 找到对应的下载目录，比如我的是在里面pip install下载的whl文件的文件名，回车确认就好了。

（三）对于GraphLab Create需要到http://www.dato.com/去申请，可以免费使用一年（这个可以忽略），这个和panda差不多，但是可以处理数据量大的情况。它会在申请结束后给你一个地址，利用pip下载就好了，或者直接利用这个地址下载那个文件，然后pip安装就可以了。如果想用Ipython notebook作为编译环境也可以，见我的另一个文章。