從 開始機器學習

寫在前面　感覺自己學習的東西挺雜，好多都是浮於表面，沒有深度，總是會有一種不踏實的感覺，決心從這一次做起，認認真真的研究乙個方向．

這是相當於第二次安裝ubuntu+pyhton+virtualenv+tensorfloe+opendv了，還記得第一次安裝的時候，總是有點小害怕，不過害怕歸害怕，錯誤是不能沒有的哈哈．第二次的安裝還挺順利的，這裡我結合第一次出現的問題，加上今天的完整安裝流程，給自己來個開始的腳印．

這裡我就贅述ubuntu的安裝流程了，網上一抓一大把，我這裡主要提幾個可能的問題

推薦博文　莫凡　ubuntu 安裝

安裝首先選則english不然，在系統安裝完成之後會有中文路徑，安裝好之後再在setting裡面修改語言選項

首先說的是看了莫凡的博文之後發現，好像安裝ubuntu之前可以不需要在windows下面進行磁碟的壓縮（沒試），因為安裝過程中可以之間制定從windows中劃分多少空間給ubuntu,進行了磁碟壓縮的在安裝過程中選擇　 install ubuntu alongeside windows 之後　會自自動定位到　壓縮了但沒有分配的區域上（這裡我沒選擇　＂其他選項＂，就是沒有自己分割槽，感覺可能不需要了，之前自己分過，分不好沒還不如預設）

4.安裝好之後先檢視一下ubuntu的源，估計是需要更換一下，因為我安裝的時候發現　

apt install vim 都不能成功，後來查了一下，發現原始檔裡面都是注釋，我也沒咋看，直接上社群找了源換了，就好了

ubuntu17.10 預設安裝了pyhton3.6.3

安裝pip3 sudo apt install python3-pip

安裝virtualenv 這個我用　pip3 install virtualenv 沒有安裝上　用的　sudo apt install virtualenv

建立虛擬環境:

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow ///這裡會使用系統預設的　python2

先要制定python3的話(這裡曾困惑了一段時間)　使用

virtualenv -p /usr/bin/python3 ~/tensorflow

啟用環境 　source ~/tensorflow/bin/activate

安裝tensorflow :

(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow # 如果你用 python 2.7

(tensorflow) pip3 install --upgrade tensorflow # 如果你用python3.n

配置環境

sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf' sudo ldconfig

測試

python

import cv2 ///沒有報錯接成功了

pip install opencv-python

virtualenv -p /usr/bin/python3 py3env

機器學習 從0開始

by 香蕉麥樂迪 機器學習簡介 機器學習是許多演算法的統稱，其中包含最近幾年火熱的深度學習，還包括許多適用於各種不同場景的其他機器學習演算法 邏輯斯特回歸，svm，knn，adaboost，em，kmeans等等 這些演算法從誕生到現在都有了幾十年的歷史 深度學習指的是深度神經網路，其中用於處理影象...

機器學習 從kNN開始

import numpy as np import operator def createdataset 資料集 group np.array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 標籤labels a a b b return group,labels def classify0 i...

從0開始的機器學習的學習

mar 2,2015 從2012年開始我在微博上關注了一些混段子界和學術界 主要是計算機視覺和機器學習 的博主，很有收穫，總算找到一些門道。其實也簡單，首先還是要補充自己的數學基礎，即線性代數 概率論以及微積分等。我自己的微積分還記得，馬馬虎虎，線性代數幾乎忘掉，完全是靠重新學習 mit的線代代數入...