centos 安装scikitlearn

最新推荐文章于 2025-04-02 00:15:00 发布
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分类专栏： Python DataMining MachineLearning
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本文详细介绍了在CentOS系统中安装scikitlearn的步骤，包括首先安装numpy，解决依赖问题，如安装blas-devel和lapack-devel，以及如何正确安装scipy，最后成功通过pip安装了scikit-learn。

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一、安装numpy

下载numpy源码并解压。

 wget http://jaist.dl.sourceforge.NET/project/numpy/NumPy/1.9.0/numpy-1.9.0.zip

安装numpy。

[root]# unzip numpy-1.9.0.zip

[root]# cd numpy-1.9.0

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在CentOS上安装scikit-learn
FdmPatch的博客
09-24 258
首先，我们安装了Python和pip，然后安装了scikit-learn的依赖项，并使用pip命令安装了scikit-learn库。scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了各种各样的算法和工具，用于构建和应用机器学习模型。在本文中，我们将详细介绍在CentOS操作系统上安装scikit-learn的步骤，并提供相应的源代码。现在，您已成功在CentOS上安装了scikit-learn。一旦我们安装了所有必要的依赖项，就可以使用pip命令来安装scikit-learn了。
centos7 安装scikit-learn
jymercury的博客
09-01 1703
最近跟随GoogleML开始机器学习之旅。现将学习过程记录如下。 1.环境配置，安装scikit-learn。 主机环境：centos 7 python版本：2.7.5(centos7默认安装) scikit-learn安装前提条件： Python (>= 2.6 or >= 3.3),NumPy (>= 1.6.1),SciPy (>= 0.9). 本打算使用pip进行安装，
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codeman的博客
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一、目的 这份指导书的目的是为了说明scikit-learn提供的主要features，这是机器学习实践的基本知识，首先你的先按照scikit-learn库。 scikit-learn是一个开源的机器学习库，支持监督学习和非监督学习，它提供不同的工具来训练模型、数据预处理、模型选择和评估等。 二、Fitting and predicting: estimator basics scikit-learn提供了很多机器学习算法和模型，叫做estimators，每个estimator 可以用来fit一些数据。 H
centOS安装scikit-learn
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一直想用scikit-learn来学习机器学习，但之前有过在windows下安装失败的经历，现在都还有阴影，当时可能是很多依赖库的关系没弄清楚。本来easy_install可以解决依赖问题的，但是因为一些特殊原因，easy_install不能用了。现在我将叙述我是如何将scikit-learn安装在centOS上的。       我使用的centOS的版本是6.5 python是2.6.6，网上
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【代码】Scikit-learn使用指南。
centos安装scikit-learn
Eliot
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安装numpy 和 scipy sudo yum install numpy.x86_64 sudo yum install scipy.x86_64 安装pip # wget "https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-1.5.4.tar.gz#md5=834b2904f92d46aaa333267fb1c922bb
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一、xshell传文件 在主机里填上centos 主机地址，主机地址不知道的在 Linux下键入 ifconfig-a查看 然后点SFTP选择文件夹，点确定 建立连接 输入rz 跳出选择文件对话框窗口选择要传的文件点确定 二、安装各个包 然后按回车 要输yes的输yes 安装完成后要设置环境变量。 去安装目录打开.bash_profile配置环境变量，最后用，命令为：vim .bash_profile，按键盘a进入编辑模式，在最后一行添加：export PATH=/home/wannan/anacond
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安装 Scikit-learn
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### 如何在不同操作系统上安装 Scikit-learn #### CentOS 上的安装方法 为了在 CentOS 操作系统上成功安装 scikit-learn，需要先确保系统的 Python 开发环境已经配置完毕。通常情况下，推荐使用 `pip` 工具来完成库的安装过程。以下是具体的命令： ```bash sudo yum install python3-pip python3-devel gcc gcc-c++ pip3 install --upgrade pip setuptools wheel pip3 install scikit-learn ``` 通过上述步骤，可以顺利地在 CentOS 系统中部署 scikit-learn[^1]。 #### Ubuntu/Debian 上的安装方法 对于基于 Debian 的 Linux 发行版（如 Ubuntu），可以通过以下方式安装必要的依赖项以及 scikit-learn 本身： ```bash sudo apt update sudo apt install python3-pip python3-dev build-essential libatlas-base-dev gfortran pip3 install --upgrade pip setuptools wheel pip3 install scikit-learn ``` 此流程涵盖了基础开发包和科学计算所需的线性代数支持[^4]。 #### Windows 上的安装方法 Windows 用户可以直接利用 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟环境并简化安装操作。如果选择手动安装，则需执行如下指令： ```cmd python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install numpy scipy cython pip install scikit-learn ``` 值得注意的是，在某些较老版本的 Windows 中可能遇到编译器兼容性问题；因此建议优先考虑采用 Conda 渠道获取预编译好的二进制文件[^5]。 #### macOS 上的安装方法 macOS 平台上的用户可借助 Homebrew 安装所需组件后再运行 pip 命令： ```bash brew install openblas gcc export OPENBLAS="$(brew --prefix openblas)" pip3 install numpy scipy cython pip3 install scikit-learn ``` 或者同样可以选择更便捷的方式——即经由 Conda 执行单条语句即可完成全部设置工作[^6]: ```bash conda create -n myenv python=3.9 conda activate myenv conda install scikit-learn ``` 以上就是在主流操作系统环境下安装 scikit-learn 的指导方案。
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