机器学习基础教程：Python与scikit-learn入门

机器学习是一个让计算机通过经验自动改进的科学技术，不需明确编程。它涉及到数据的处理、模式识别、概率统计以及计算智能等多个领域。在本教程中，我们将会介绍一些关于机器学习的基础知识。 **Python版本要求** 本教程所使用的Python版本是2.7.6。值得注意的是，尽管Python 2在2020年已经停止了官方支持，但是在一些老旧的代码库和项目中可能仍然会使用到。对于新项目开发，建议使用Python 3，因为Python 3是目前的主流版本，有着更广泛的支持和更新的特性。 **必需的软件包及其版本** - **numpy（数值计算库）**：版本1.9.2，它为Python提供了高性能的多维数组对象以及相关工具。 - **scipy（科学计算库）**：版本0.15.1，它是基于Numpy构建的用于解决科学计算的库，包括数学、科学、工程等领域。 - **matplotlib（绘图库）**：版本1.4.3，这是一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库。 - **scikit-learn（机器学习库）**：版本0.16.0，这是一个强大的机器学习工具箱，支持各种机器学习算法，非常适合初学者和专业人士。 - **ipython（交互式Python解释器）**：版本4.0.0，带有笔记本支持（版本4.0.1），它提供了一个更加用户友好的界面，增强了用户体验。 **安装方式** 为了安装这些必需的软件包，有几种方法可以考虑： - 使用`pipenv install`命令安装所有必需功能。 - 通过虚拟环境（如virtualenv）进行安装，确保依赖包不会污染全局Python环境。 - 亦可手动逐个安装每个包，使用`pip install package-name`进行。 **Vagrantfile引导脚本** 文档中还提到了一个Vagrantfile引导脚本，它允许用户在Ubuntu盒子上运行本教程内容。Vagrant 是一个用于创建和配置虚拟开发环境的工具，它可以简化环境的配置过程，确保开发环境的一致性，这在团队协作开发中非常有用。不过，需要注意的是Vagrant盒不支持图形内容，所以如果教程中有涉及图形化内容的部分，则可能需要在本地环境中执行。 **知识点汇总** 1. **Python编程语言**：作为目前最流行的数据科学语言，Python以其简洁的语法和强大的库支持而广受欢迎。它的广泛应用包括Web开发、自动化、数据分析、人工智能等。 2. **numpy库**：numpy是科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象和一系列工具函数，这些数组对象和函数广泛应用于数组运算、线性代数、傅里叶变换和随机数生成等领域。 3. **scipy库**：scipy库构建于numpy之上，它集成了许多数学、科学、工程等领域的算法和函数，通过scipy库，可以进行信号处理、统计分析、优化算法等计算。 4. **matplotlib库**：matplotlib是Python的一个绘图库，它能够生成高质量的2D图形，广泛用于数据可视化、科学绘图等。通过它能创建条形图、折线图、散点图、饼图等多种类型的图表。 5. **scikit-learn库**：scikit-learn是一个开源的机器学习库，它提供了简单而高效的工具用于数据挖掘和数据分析。scikit-learn包括了很多分类、回归、聚类算法以及数据预处理和模型选择工具。 6. **ipython与Jupyter Notebook**：ipython是一个强化版的Python解释器，它增强了代码的可读性和交互性，支持代码自动补全、丰富的调试功能和内联绘图。而Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化以及文本的文档，非常适合进行数据探索和协作学习。 7. **Vagrant**：Vagrant是一个创建和配置轻量、可移植和自给自足开发环境的工具。它利用虚拟化技术，使得开发者能够更加专注于代码而非配置环境，这在多开发者协作的场景下尤为有用。 本教程旨在为初学者提供机器学习领域的基础知识和入门经验，通过一步步的引导，学习者将能够建立起对机器学习的基本认识，并实际应用在各种问题求解中。