ML:在centos7中安装scikit-learn

本文指导如何在CentOS7系统上,通过xshell连接,一步步安装pip、numpy、scipy以及scikit-learn。成功安装后,通过创建并运行Python文件验证scikit-learn的安装效果。

centos7 是阿里云个人服务的系统,用xshell链接进行操作

安装pip,如果已经安装可跳过此步骤

wget  http://python-distribute.org/distribute_setup.py  
python distribute_setup.py  
wget  https://github.com/pypa/pip/raw/master/contrib/get-pip.py  
python get-pip.py 

安装numpy

pip install numpy

安装scipy

pip install scipy

安装scikit-learn

pip
机器学习实践:动物图片识别_01 实验环境 • 主机类型: CPU:2 内存:6 GPU:0 • 镜像环境:machinelearning_middle_py2.7_spark • 虚机数量: 1个 [镜像详情] machinelearning_middle_py2.7_spark介绍:当前实验环境用于机器学习-中级的python2.7的实验和spark的实验 节点信息: 1. 操作系统:CentOS7.5 2. 软件包位置:/home/zkpk/tgz 3. 数据包位置:/home/zkpk/experiment 4. 已安装软件:Python2.7、Spark 5. 备注:当前实验环境用于机器学习-中级的python2.7的实验和spark的实验 实验手册 机器学习实践:动物图片识别 1、实验描述 Ø SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习分类算法。使用HOG+SVM算法和OpenCV实现一个图片分类器,通过训练分类器,达到可以判断任意图片是否是动物的效果;本节实验是利用hog来计算图像数据的特征描述,从而获得基于图片的特征向量,再利用SVM分类超平面来实现数据分类,并能够利用训练好的模型进行图像预测。 Ø 实验时长:90分钟 Ø 主要步骤: 数据准备 编写图片识别代码 编写模型训练代码 编写模型预测代码 运行程序,查看结果 2、实验环境 虚拟机数量:1 系统版本:CentOS 7.5 Python版本:Python 2.7 OpenCV-Python:2.4.5 3、相关技能 Python原理;使用vim;HOG+SVM分类器;OpenCV;训练分类器; 4、相关知识点 HOG方向梯度直方图; SVM支持向量机; OpenCV处理图片(OpenCV,Open Source Computer Vision Library即开源计算机视觉库,是一个广泛应用于计算机视觉领域的强大开源库); 灰度化; Gamma校正法; Cell;Cell descriptor; HOG特征 descriptor; 训练分类器,以得到适合自己项目的分类器; Python文件操作; 5、效果图 最后执行编写的代码,得到最终的分类结果,如下图 帮我写一个大数
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04-10
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