Jusqu'à ce que vous créiez un environnement d'apprentissage automatique avec Python sur Windows 7 et que vous l'exécutiez

Préface

Même si vous parlez d'apprentissage automatique, que devez-vous mettre et que faire, alors gardez un journal des essais et des erreurs Je publierai également un lien de référence Lorsque vous l'examinerez plus tard, ce sera un mémo que vous pourrez vous rappeler à quel point vous avez cherché (désir)

Pourquoi j'ai décidé d'utiliser Python

20 sélections de contenu et de bibliothèques que les débutants peuvent apprendre rapidement (édition Python) % E6% A9% 9F% E6% A2% B0% E5% AD% A6% E7% BF% 92% E5% 88% 9D% E5% BF% 83% E8% 80% 85% E3% 81% 8C% E3 % 80% 81% E7% B4% A0% E6% 97% A9% E3% 81% 8F% E5% AD% A6% E3% 81% B9% E3% 82% 8B% E3% 82% B3% E3% 83 % B3% E3% 83% 86% E3% 83% B3% E3% 83% 84% E3% 81% A8% E3% 83% A9) C'est l'édition Python De plus, je me souviens avoir entendu le nom «scikit-learn» dans une bibliothèque pour l'apprentissage automatique.

Quel est le meilleur environnement Python pour Windows ...?

Il est difficile de créer un environnement à partir de zéro (c'est amusant si vous avez le temps), donc je veux utiliser un package qui fait du bien Aimez-vous cette zone? C'est ça?

Il y a environ 3 ans, j'ai pensé que je devrais étudier Python, alors je l'ai abandonné.Le Python portable semble avoir cessé de se développer. Python (x, y) a cessé de se mettre à jour le 30/06/2015, et la série 2.x est exclue en disant ... Avec anaconda, je pensais que ce serait correct de le changer après être passé à Linux, mais j'ai choisi WinPython car c'est un ski portable qui ne gâche pas le registre. Il semble que NumPy et SciPy, que j'ai eu du mal à installer sous Linux, ainsi que le scikit-learn que je recherchais sont emballés, n'est-ce pas?

Il y avait une excellente page de comparaison, alors je l'ai utilisée comme référence. "Comparaison des packages Python", journal de minus9d

WinPython, j'ai choisi vous!

Il dit qu'il existe un package redistribuable VC ++ 2015, alors déposez-le. WinPython est-il maintenu pendant 2 générations? Le dernier de maintenant (2016/7/12) semble être les deux générations suivantes

J'ai décidé d'utiliser la version plus grande sans réfléchir profondément Je pense qu'il y avait un langage comme la version de développement lorsque la version mineure était étrange, mais quel type de règle Python utilise-t-il?

Pour le moment, j'ai créé un répertoire py directement sous le lecteur C et je l'ai mis, qu'il s'agisse d'une installation ou simplement d'une extraction. Si vous voulez changer le répertoire d'installation, vous pouvez le couper et le déplacer, donc le type portable est facile.

Enfin un tutoriel d'apprentissage automatique

Vous pouvez poursuivre le tutoriel sur la page scikit-learn, mais trouvez une page où vous pouvez poursuivre le tutoriel en japonais pour vous-même, en disant que l'anglais est ... et étape par étape «Introduction à l'apprentissage automatique avec scikit-learn», blog Takezo Dying

Il y a beaucoup d'exes dans le répertoire où WinPython est placé, et je me demande lequel démarrer, mais Jupyter Notebook semble être plus pratique que le shell interactif, donc je vais le déplacer et taper le code comme ça

À la fin, c'est bien que le résultat du jugement 8 soit renvoyé, mais j'ai reçu un avertissement.

C:\py\python-3.5.1.amd64\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
  DeprecationWarning)

La transmission de données sous forme de tableau unidimensionnel est-elle supprimée de la version 0.17 de scicit-learn? Ou, j'ai l'impression d'écrire qu'une erreur se produira lorsqu'elle atteindra 0,19, mais même si vous regardez la page du tutoriel de la famille de têtes scikit-learn, le même code reste, donc c'est un mystère

Si vous passez au code ci-dessous, l'avertissement s'arrêtera, mais quel est le principe ... Je me demande si ce côté est lié car il est devenu un tableau à deux dimensions.

clf.predict(digits.data[-1].reshape(1,-1))

J'ai pu confirmer que raccourcir le tableau passé pour l'adapter réduit la précision, et il semble que j'ai appris pour le moment? Donc jusqu'à ce domaine La suite revient

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