1.机器学习工作流程

  获取-》检查探索-》清理准备-》建模-》评估-》部署

2.搭建机器学习环境

  1..通过安装Python,配置相关环境变量

  2.强烈建议直接安装anacomda,这是一个单一的可执行程序,几乎包含所有需要的软件包和依赖者,因为这个发行版是针对Python科学栈的用户,本质上是一个一劳永逸的解决方案,其中conda update <package_name>库就能更新到最新的稳定版本

  3.安装jupyter,如果你安装的是anacomda就不需要特别安装了,这里就集成了jupyter,这是一个python文本编译器使用起来很方便,需要注意的是,你可能需要替换jupyter编写文件的存放位置,你通过修改文件jupyter_notebook_config.py中的c.NotebookApp.notebook_dir即可,指定路径需真是存在

机器学习-chapter1机器学习的生态系统

机器学习-chapter1机器学习的生态系统

3.Python中相对机器学习值得学习的几个重要库

  1)Pandas

  2)Matplotlib

  3)Seaborn

  4)Statsmodels

  5)scikit-learn(强大的机器学习库)