title: 機器學習環境初配置
date: 2018-9-19 00:15:11
tags: #標籤
- python
- machine learning
anaconda+python3+pycharm
原本環境是mac+自帶的python2.7+anaconda。anaconda
真的很方便,安裝過程網上很多,不予敘述。因為python3很多第三方庫支援更方便,以及預設utf8的編碼少了很多麻煩。所以決定換成python3的程式設計環境。
在terminal中通過anaconda配置新版本的python。
conda create -n py36 python=3.6
(-n後加想要對這python包環境的命名)
然後通過
conda info -e
檢視anaconda中包含的python環境及路徑。
macbook-pro:~ san$ conda info -e
# conda environments:
#base * /users/san/anaconda2
py36 /users/san/anaconda2/envs/py36
py37 /users/san/anaconda2/envs/py37
雖然也配了目前版本最新的python3.7,但是發現有的第三方庫並不支援python3.7。而且網上查的資料也不是很多,還是建議低一點的版本學習,python3.4好像也不錯的。
通過
open ~/.bash_profile
開啟配置檔案寫入python的外部環境變數
export path =$:/users/san/anaconda2/envs/py36/bin/
及alias python="/users/san/anaconda2/envs/py36/bin/python3.6"
則terminal預設python路徑變成py36中的python環境。
關閉檔案後
source ~/.bash_profile.
結束後在終端中執行python可以看到mac預設python環境改變。
conda install -n py36 numpy
就能在py36環境下裝numpy的第三方庫。而其他python環境不影響。
習慣用pycharm。(:3
直接ide中,preference中找到project interpreter,然後add local,找到需要的python環境bin檔案下的python檔案選中即可。
能看到該環境中的帶的package。
關閉pycharm,再次開啟,新建乙個工程,注意選擇你需要的依賴的python環境。
然後就可以愉快的寫bug**了。
《機器學習筆記》 環境配置
心好累,從最開始的32位python2.7,做movielens1m試驗就直接記憶體報錯了,後來換成了64位python2.7,最近做文字讀取試驗又遇到編碼問題,另一台電腦的64位python卻沒問題,這裡索性把自己的主要python開發環境換成64為python3.5,那就記錄下來吧,以後還是用最...
機器學習門徑初窺
機器學習概述 1.什麼是機器學習呢?所謂機器學習,從我的理解來看就是指給定一些樣本資料,通過對樣本資料提取特徵 feature 通過對這些特徵進行分析並得到一些規律,然後通過這些規律來 一些未知的事情。2.機器學習的價值是什麼呢?個人認為機器學習的價值就在於通過對一大堆無序的資料抽取規律,並用於解釋...
初入機器學習(2)
今天先大致講下機器學習的理論基礎,基礎術語和一些概念性的定 釋等。首先是基礎術語 1 資料集 data sets 是乙個記錄關於乙個事件或者物件的集合,也就是我們的所需要的資料的乙個集合,包括特徵 feature 或者屬性 attribute 等,當然如果是監督學校的話也包括標籤 label 2 特...