《Python机器学习基础教程》学习笔记系列-1-基本库的安装与基本使用以及初步了解区分鸢尾花种类的机器学习模型

实验环境

阿里云 + Centos7 + Python3.5.2

需要用到的库：

• NumPy #科学计算库；
• SciPy #科学计算库；
• Scikit-learn #机器学习工具，依赖于NumPy和SciPy；
• matplotlib #科学绘图库；
• pandas #处理和分析数据的库；
• mglearn #为《Python机器学习基础教程》这本书编写的实用函数库，用于快速美化绘图；
• IPython #比默认的python shell更好的交互式shell；
• Jupyter Notebook #在浏览器中运行代码的交互环境；

库的安装使用

Jupyter Notebook 的安装使用

Jupyter Notebook 是可以在浏览器中运行代码的交互环境。用Jupyter Notebook 整合代码、文本和图像非常方便。

安装Jupyter Notebook

pip install --upgrade pip	#更新pip到最新版本
pip install jupyter			#安装Jupyter Notebook
jupyter notebook --generate-config #生成配置文件

设置Jupyter登录密码

ipython						#启动ipython
from notebook.auth import passwd	
passwd() 					#生成密码

输入两次密码后，密码转换为哈希值，编辑jupyter配置文件

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

新增内容如下：

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'把上面的哈希值粘贴到这里'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888

启动 jupyter 服务

jupyter notebook

后台启动 jupyter 服务

nohup jupyter notebook &

远程访问

打开本地浏览器输入ip:8888，输入密码即可登录

另外在阿里云上部署的Jupyter服务，需要开启安全组的8888 TCP 端口。

参考链接

https://yq.aliyun.com/articles/441132

安装scipy、matplotlib、scikit-learn、pandas、mglearn

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scipy matplotlib scikit-learn pandas mglearn

Jupyter Notebook 初步使用

在服务器端输入“jupyter notebook &”启动 jupyter 服务，在本地浏览器输入“阿里云服务器ip：8888” 即可访问。
点击“New”→“Python3”，即可生成一个交互式的编程环境，在“IN [ ] :” 右边的方框中输入代码，点运行即可。测试代码如下(每个功能部分可分开输入并运行)：

【第6-9页】

# 创建数组
import numpy as np
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("x:\n{}".format(x))

#创建稀疏矩阵
from