2、机器学习入门：环境搭建与数学基础

机器学习入门：环境搭建与数学基础

1. 操作环境与工具包

1.1 操作环境

我们假定使用的是 64 位 Linux 系统，为了简化，以 Ubuntu 20.04 为例。Python 是机器学习的通用语言，我们使用 Python 3.8.2，这也是 Ubuntu 20.04 所使用的版本。

1.2 工具包介绍

• NumPy ：为 Python 增添了数组处理能力。Python 列表虽可当作一维数组，但速度慢且灵活性差。NumPy 提供了 Python 缺失的数组特性，是其他库依赖的基础库。
• scikit - learn ：包含了众多传统机器学习模型。该库使用 NumPy 数组，为不同机器学习模型实现了标准化接口，还有很多其他功能。建议大家熟悉机器学习后查看其 官方文档 。
• Keras with TensorFlow ：深度学习实现较为复杂，我们选择使用已在积极开发的工具包。目前有很多流行的 Python 深度学习工具包，如 Keras、PyTorch、Caffe、Caffe2、Apache MXnet 等。其中，Keras 搭配 TensorFlow 后端的使用最为广泛，所以我们选择它。Keras（https://keras.io/）是基于 TensorFlow（https://www.tensorflow.o