导读

工欲善其事，必先利其器，机器学习亦然。理论再清晰，最终也需要通过编码实现功能和解决问题。

本文将介绍当前机器学习领域流行的编程环境。Python是机器学习应用最广泛的编程语言，在业界口碑极佳，借助机器学习的热潮，迅速成为热门编程语言之一。

本文还会介绍Python环境下机器学习相关的支持库，包括科学计算库NumPy、机器学习库Scikit-Learn和数据处理库Pandas。这些库将显著提高你在实际工作中解决具体问题的效率。

常用环境

算法的实现通常有两种方式：一是亲手编写代码实现所有算法，二是利用工具快速掌握现有资源并着手解决问题。

对于是否需要重复造轮子的讨论，很难得出定论。本文采用第二种方法，目的是解决问题而不是单纯学习知识。

经过多年的发展，机器学习已经积累了丰富的开放资源。充分利用这些资源，即使是初学者也能迅速掌握并解决实际问题。

编程语言：Python

在机器学习领域，Python已经成为无可争议的首选语言。尽管过去Python和R在工业界和学术界各有优势，但随着深度学习的发展，Python因其丰富的支持库而成为首选。

Python不仅适用于机器学习，还因其灵活性和强大的库支持而广泛应用于其他科学领域。因此，选择Python是明智的决定。

支持库：NumPy

机器学习涉及大量的数学运算，尤其是矩阵运算。Python的两大特点是灵活和库多，其中NumPy是专门用于科学计算的支持库，被广泛认可。无论是机器学习还是其他科学领域，NumPy都是不可或缺的工具。

支持库：Scikit-Learn

Python中的机器学习库众多，但Scikit-Learn始终占据领先地位。它功能全面，涵盖了几乎所有常见的机器学习算法，并且封装良好、结构清晰。即使是初学者也能通过简单的代码实现复杂的算法。

支持库：Pandas

Pandas是另一个重要的数据处理库，它内置了许多实用功能，如排序、统计等。虽然没有它也可以工作，但使用Pandas会使处理数据更加便捷。在机器学习实践中，Numpy、Scikit-Learn和Pandas几乎是必备的三件套。

Python简介

Python是一种动态的高级编程语言，无需编译，通过解释器执行。与C和Java相比，Python不需要事先声明数据类型，语法更为灵活。Python代码通常比C和Java简洁得多，且执行效率高。

Python社区流传一句话：“Life is short, I use Python.” 这体现了Python的高效和简洁。

Python不断迭代，分为Python 2.X和Python 3.X两个主要版本。虽然语法差异不大，但代码无法混用。鉴于Python 2.X已不再维护，推荐使用Python 3.X。

安装Python

Python支持多种操作系统，安装简单。可以通过官方网站下载对应版本的安装包。Python是开源的，也可以通过源代码进行编译安装。

Python基本用法

Python是一款通用编程语言，语法简洁。如果你熟悉C或Java，可以认为Python是它们的简化版。除了不用声明类型外，Python还省去了大括号和分号，但缩进是语法层面的要求。

常用工具包括Pip和Conda，前者用于安装第三方库，后者功能更强大。安装第三方库的方法是通过命令行：

bash pip install 库名

或

bash conda install 库名

NumPy简介

NumPy是Python的科学计算支持库，提供线性代数、傅里叶变换等功能。它是Python科学计算的基础库，广泛应用于图像处理等领域。NumPy官网提供了更多信息。

安装NumPy

安装NumPy非常简单，使用Pip命令即可：

bash pip install -U numpy

NumPy基本用法

NumPy的核心数据结构是Array，与Python的List类似但功能更强。常用功能包括创建、操作、统计等。

导入NumPy并使用别名：

python import numpy as np

常用功能包括创建数组、转置、统计等。

Scikit-Learn简介

Scikit-Learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供了丰富的算法和工具。使用Scikit-Learn可以极大地提高工作效率。

安装Scikit-Learn

安装Scikit-Learn有两种方法：

bash pip install -U scikit-learn

或

bash conda install scikit-learn

Scikit-Learn基本用法

Scikit-Learn库涵盖了常见的机器学习算法，使用简单。例如，线性回归和逻辑回归的用法如下：

```python from sklearn import linearmodel model = linearmodel.LinearRegression()

from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() ```

使用模型时，通常需要调用fit方法训练模型，然后用predict方法进行预测。

Pandas简介

Pandas是Python中的数据处理库，用于数据清洗和特征工程。数据是模型算法的基础，Pandas可以帮助处理各种格式的数据。

安装Pandas

安装Pandas同样有两种方法：

bash pip install -U pandas

或

bash conda install pandas

Pandas基本用法

Pandas提供了从不同格式文件中读写数据的功能，常用数据类型包括Series和DataFrame。

导入Pandas并使用别名：

python import pandas as pd

常用功能包括读取、写入、统计等。

通过这些工具，你可以更高效地处理数据，从而更好地应用机器学习算法。