机器学习深度学习环境搭建anaconda安装

原创 已于 2023-01-18 22:14:11 修改 · 334 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #python

于 2023-01-18 20:25:36 首次发布
最低0.47元/天 解锁文章
【深度学习环境配置】Anaconda + PyCharm + CUDA + cuDNN + PyTorch + OpenCV
shinuone的博客
02-23 2万+
（1）【CPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + Pytorch（CPU） + Opencv （2）【GPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch（GPU） + Opencv
深度学习环境搭建：Anaconda3+CUDA+Pytorch+Pycharm选择安装
m0_62149566的博客
03-22 2009
配置环境需要选择合适的版本。python和pytorch，pycharm版本对照关系可以搜索一下站里的相关文档，更重要一些的是python和pytorch的对应关系，nacidia和cuda的对应关系。我会用这套配置验证随后的学习，如果有错误我会在这篇里进行修正。
anaconda安装教程
10-14
anaconda安装教程，通过键入各类代码达到安装的目的。
Anaconda☀利用机器学习sklearn构建模型与实现丨第一课
qq_70663329的博客
02-21 3111
利用机器学习sklearn构建模型与实现，讲述了机器学习的概念和学习用例，sklearn的概念，安装和使用，这里举例了波士顿数据集的例子讲述sklearn转换器处理数据的方法以及构建并评价回归模型。
Anaconda安装教程
最新发布
m0_63303223的博客
11-17 1058
安装Anaconda是一个相对简单的过程，但不同的电脑总会出现一些奇奇怪怪的问题。
Anaconda安装教程（超详细版）
热门推荐
m0_61607990的博客
03-14 21万+
目录 一、Anaconda简介 二、运行环境 三、安装Anaconda 四、手动配置环境变量（重点） 五、测试Anaconda环境是否配置成功 一、Anaconda简介 Anaconda，一个开源的Python发行版本，可用于管理Python及其相关包，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 二、运行环境 Windows11 （Window10用户亦可参考，仅环境变量打开位置不同）。 三、安装Anaconda （1）百度“Anaconda”或者输入网址
机器学习（一）工具Anaconda安装及使用
qq_55796594的博客
08-03 2893
1.Anaconda和python的关系 Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。Anaconda可以视为python的一个发行版，是针对机器学习和数据科学的一个特殊的python版。硬要类比的话，如果python是初始的安卓系统，那么Anaconda就是内置了安全管家、聊天软件等实用工具后的安卓系统。那么Anaconda在机器学习方面有哪些优势呢。 优点： 包含conda：conda是一个环境管理器，其功能依靠conda包来实现，该环境
【机器学习&深度学习】01 anaconda的安装及使用方法
m0_52923241的博客
04-30 2700
文章目录1. Windows 系统下的环境安装配置2. anaconda基本使用方法2.1 environment模块介绍2.2 连接pycharm3. 参考 1. Windows 系统下的环境安装配置 Anaconda是Python的一个科学计算发行版，内置了Python和数百个Python经常会使用的库，也包括许多我们做机器学习或数据挖掘的库，包括Scikit-learn、NumPy、SciPy、Pandas等，其中可能有一些还是深度学习框架TensorFlow的依赖库。 我们在安装这些库时，通常都需要
深度学习、anaconda安装、环境配置
07-11
总的来说，深度学习的环境配置涉及多个步骤，包括Anaconda的安装、环境创建、包安装、IDE配置以及CUDA支持的验证。了解这些流程对于初学者来说至关重要，因为它们为后续的深度学习实践提供了稳定的基础。
精选资源
Anaconda安装及配置+pytorch深度学习环境(2024复旦工作站）
07-04
Anaconda是一个专注于数据科学和机器学习的开源发行版，内置了丰富的工具和库，包括Python解释器、NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等，使用户能够轻松进行科学计算和数据分析。其强大的包管理器...
机器学习工具Anaconda
weixin_43054912的博客
07-23 696
Anaconda是一个开源的资源管理工具，集成了交互式笔记本Jupyter以及机器学习的常用工具包。
机器学习（入门）之Anaconda安装（Windows 10 版）
weixin_42171686的博客
02-04 714
机器学习（入门） 之 Anaconda安装
机器学习环境安装
m0_59706452的博客
11-06 514
机器学习安装
【机器学习】用Anaconda安装学习环境
aicsswo的博客
09-15 1130
摘要：本文介绍了Python机器学习环境的搭建过程，重点讲解了Anaconda的安装配置方法。首先概述了scikit-learn、NumPy、Pandas、Scipy和Matplotlib等核心库的功能，然后详细说明了Anaconda的下载安装步骤（建议安装到D盘）、镜像源更换方法（使用清华镜像）以及机器学习环境的创建流程。内容包括Python版本检查、虚拟环境创建、常用库的安装（pandas、scikit-learn等），最后提供了GPU和CPU两种版本的OpenCV和PyTorch安装选项。整个配置过程
matlab的Statistics and Machine Learning Toolbox
01-21
### MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox 使用教程和文档 #### 安装与获取 为了使用 `Statistics and Machine Learning Toolbox`，需先确保已安装此工具箱。如果尚未拥有，则可以通过 MathWorks 官方网站购买并下载相应版本的 MATLAB 及其附加组件[^2]。 #### 数据准备 该工具箱内含多种示例数据集，便于用户测试算法效果以及熟悉操作流程。这些预置的数据样本覆盖广泛的应用场景，有助于加速开发进程[^1]。 #### 基础功能介绍 作为一款集成于 MATLAB 平台上的专用模块，`Statistics and Machine Learning Toolbox` 支持执行从基础到高级的各种统计分析和技术处理工作。其中包括但不限于假设检验、回归建模、聚类分析等功能[^3]。 #### 实战案例解析 以逻辑回归为例，在 MATLAB 中构建一个简单的二元分类器涉及几个主要环节：首先是加载训练集；接着定义模型参数并通过优化求解得到最优权重向量；最后利用所得结果对新输入做出预测判断。 ```matlab % 加载鸢尾花数据集 load fisheriris; X = meas(:, 3:4); % 特征选取 Y = species; % 类别标签设定 % 划分训练集与验证集 cv = cvpartition(size(X, 1), 'HoldOut', 0.5); trainData = X(training(cv), :); testData = X(test(cv), :); % 训练逻辑回归模型 mdl = fitclinear(trainData, Y(training(cv)), ... 'Learner', 'logistic'); % 预测性能评估 predictedLabels = predict(mdl, testData); confusionchart(Y(test(cv)), predictedLabels); ``` 上述代码片段展示了如何基于内置数据源快速搭建起一个基本框架来完成特定任务——即针对花卉种类实施自动识别作业。 #### 自定义扩展支持 除了官方提供的众多实用特性外，MATLAB 还允许开发者自行设计专属插件或库文件，从而进一步拓展平台的功能边界。这不仅促进了个性化解决方案的研发效率，也为团队协作提供了便利条件[^4]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

冰雪storm

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值