本文搭建包括numpy、pandas、gensim、matplotlib、tensorflow、sklearn、jieba、NLTK常用机器学习库，打造一个基础和全面的机器学习环境。
人类一直试图让机器能够智能化，能有自主学习的能力，也就是人们常说的人工智能。
从上世纪50年代，人工智能就开始了“推理期”；到70年代，人工智能的发展进入“知识期”；直到现在，人工智能在越来越多的领域深入实践。
一，简介
那么什么是机器学习。机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。
那么我这篇文章，就来介绍和部署各种类的机器学习算法模块，尽可能地囊括现阶段Python常用的机器学习库，来搭建一套机器学习基础环境。
二，Python安装
这里拿python2.7来举例，仅仅是因为机器学习库，对python2相对兼容性更好一些。当然安装python3也是一样的操作方法。
1.linux安装python2.7，解压缩
tar –xvf Python-2.7.11.tar
2.进入解压缩后的文件夹
cd Python-2.7.11
3.在编译前先在/usr/local建一个文件夹python（作为python的安装路径，以免覆盖其他版本）
mkdir /usr/local/python
4.在解压缩后的目录下编译安装
./configure --prefix=/usr/local/python --enable-shared -enable-unicode=ucs4
make
make install
5.修改conf文件
vim /etc/ld.so.conf
添加一行数据：/usr/local/python01/lib
/sbin/ldconfig
/sbin/ldconfig -v
6.备份原来的Python：
mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bk
7.再建立新版本python的链接
ln -s /usr/local/python/bin/python2.7 /usr/bin/python
这个时候输入
python
就会显示出python的新版本信息
Python 2.7.3 (default, Sep 29 2013, 11:05:02)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-54)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
4
>>>
三，机器学习模块安装
1.安装setuptools
解压setuptools-06c11.tar.gz
进入目录，cmd下执行python setup.py install
2.安装pip
解压pip-9.0.1.tar.gz
进入目录，cmd下执行python setup.py install
建立软链接 ln -s /usr/local/python/bin/pip /usr/bin/pip
3.安装numpy
NumPy是python的一个扩充程序库，支持高级大量的维度数组与矩阵运算，针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy内部接触了python的全局解释器锁，运算效率极高，是大量机器学习框架的基础库。
[root@ super pythonInstall]# unzip numpy-1.13.1.zip
[root@ super pythonInstall] # cd numpy-1.13.1
[root@super numpy- numpy-1.13.1]# python setup.py install
(需要GCC环境进行编译安装)
4.安装Pandas
Pandas是基于NumPy的一种工具，是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
[root@super pythonInstall]# pip install pytz-2018.5-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install python_dateutil-2.7.3-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install pandas-0.23.3-cp27-none-linux_x86_64.whl
5.安装 Gensim
Gensim是python的第三方工具包，用于从原始的非结构化文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达，支持包括TF-IDF、LSA、LDA和word2vec等多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口，是自然语言处理的神器。
[root@super pythonInstall]# pip install bz2file-0.98-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install boto-2.48.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install idna-2.7-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install certifi-2018.4.16-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install urllib3-1.23-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install requests-2.19.1-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install jmespath-0.9.3-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install docutils-0.14-py2-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install botocore-1.10.31-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install requests-2.19.1-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install futures-3.2.0-py2-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install s3transfer-0.1.13-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install boto3-1.7.31-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install smart_open-1.6.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install scipy-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
[root@super pythonInstall]# pip install gensim-3.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
6.安装Matplotlib
Matplotlib是python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互环境生成出版质量级别的图形。支持方直图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。
[root@super pythonInstall]# pip install cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install backports.weakref-1.0rc1-py2-none-any.whl
[root@super pythonInstall]#pip install backports.functools_lru_cache-1.5-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]#pip install kiwisolver-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl [root@super pythonInstall]# pip install pyparsing-2.2.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# tar –xvf zlib-1.2.8.tar
[root@super pythonInstall]# cd zlib-1.2.8
[root@super pythonInstall]# make clean
[root@super pythonInstall]# ./configure
[root@super pythonInstall]# make
[root@super pythonInstall]# make install
[root@super pythonInstall]# unzip libpng-libpng16.zip
[root@super pythonInstall]#cd libpng-libpng16
[root@super pythonInstall]# ./configure
[root@super pythonInstall]# ./make
[root@super pythonInstall]# ./make install
[root@super pythonInstall]# gunzip freetype-2.4.0.tar.gz
[root@super pythonInstall]# tar –xvf freetype-2.4.0.tar
[root@super pythonInstall]# cd freetype-2.4.0
[root@super pythonInstall]#./configure
[root@super pythonInstall]# make
[root@super pythonInstall]# make install
[root@super pythonInstall]# rpm -ivh tcl-8.5.13-8.el7.x86_64.rpm
[root@super pythonInstall]# rpm -ivh tk-8.5.13-6.el7.x86_64.rpm
[root@super pythonInstall]# rpm -ivh tix-8.4.3-12.el7.x86_64.rpm
[root@super pythonInstall]# rpm -ivh tcl-devel-8.5.13-8.el7.x86_64.rpm
[root@super pythonInstall]# rpm -ivh tkinter-2.7.5-34.el7.x86_64.rpm
[root@super pythonInstall]# tar -zxvf matplotlib-1.5.3.tar.gz
[root@super pythonInstall]# cd matplotlib-1.5.3
[root@super matplotlib-1.5.3]# python setup.py install
[root@super pythonInstall]# python
Python 2.7.11 (default, Aug 1 2018, 10:24:02)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import matplotlib
>>>
(需要安装g++,注意和gcc版本一致)
(如果找不到libpng16.so.16包，添加/usr/local/lib到环境变量vim /etc/ld.so.conf中，执行ldconfig生效)
(如果出现cursors.MOVE : Gdk.Cursor.new(Gdk.CursorType.FLEUR),
TypeError: constructor returned NULL，需要以Pdf方式
在pylab.py文件from matplotlib.pyplot import *之前，引入
import matplotlib
matplotlib.use(“Pdf”)
)
7.安装Tensorflows
Tensorflows是谷歌第二代人工智能学习系统。
[root@super pythonInstall]# pip install funcsigs-1.0.2-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install pbr-4.2.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install mock-2.0.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install wheel-0.31.1-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install protobuf-3.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
[root@super pythonInstall]# pip install tensorflow-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
[root@super pythonInstall]# cd subprocess32-3.5.2
[root@super subprocess32-3.5.2]# python setup.py install
[root@super pythonInstall]# pip install markerlib-0.6.0-py27-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# unzip distribute-0.7.3.zip
[root@super pythonInstall]# cd distribute-0.7.3
[root@super distribute-0.7.3]# python setup.py install
8. 安装Sklearn
Sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，封装了一些常用的机器学习方法，包括比如：分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法、文本挖掘算法、模型优化、数据预处理等。
[root@super pythonInstall]# pip install patsy-0.5.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# tar -zxvf scikit-learn-0.19.2.tar.gz
[root@super pythonInstall]# cd scikit-learn-0.19.2
[root@super scikit-learn-0.19.2]# python setup.py install
[root@super pythonInstall]# pip install pydot-1.2.4-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install more_itertools-4.2.0-py2-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install py-1.5.4-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# tar -zxvf scandir-1.8.tar.gz
[root@super pythonInstall]# cd scandir-1.8
[root@super pythonInstall]# python setup.py install
[root@super pythonInstall]# pip install pathlib2-2.3.2-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install pluggy-0.7.1-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install atomicwrites-1.1.5-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install attrs-18.1.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install pytest-3.7.0-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install statsmodels-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
[root@super pythonInstall]# pip install category_encoders-1.2.8-py2.py3-none-any.whl
[root@super pythonInstall]# pip install sklearn2-0.0.13-py2.py3-none-any.whl
9.安装Jieba
Jieba“结巴”是国人做的一个Python的分词库，对中文有很强大的分词能力，支持繁体分词和自定义词典，主要有三种模式，精确模式、全模式、搜索引擎模式。是自然语言中文文本分析的利器。
[root@super pythonInstall]# unzip jieba-0.39.zip
[root@super pythonInstall]# cd jieba-0.39
[root@super jieba-0.39]# python setup.py install
10.安装Nltk
Nltk，Natural Language Toolkit，是一个先进的Python自然语言处理库。
[root@super pythonInstall] # unzip nltk-3.3.0.zip
[root@super pythonInstall] # cd nltk-3.3.0
[root@super nltk-3.3.0] # python setup.py install
11.Nltk_data
Nltk_data提供了nltk的语料库，语法和训练模型等。
安装完nltk后，使用nltk.download(all)函数在线下载安装，或从http://nltk.org/nltk_data下载，离线安装。
把下载下来的nltk_data.zip包解压缩到/root/nltk_data目录下。
[root@super nltk_data] # unzip nltk_data.zip
[root@super nltk_data] # cd corpora
[root@super nltk_data] # find . -name "*.zip" | xargs -n1 unzip
验证安装是否成功
>>> import nltk.book
*** Introductory Examples for the NLTK Book ***
Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9
Type the name of the text or sentence to view it.
Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.
text1: Moby Dick by Herman Melville 1851
text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811
text3: The Book of Genesis
text4: Inaugural Address Corpus
text5: Chat Corpus
text6: Monty Python and the Holy Grail
text7: Wall Street Journal
text8: Personals Corpus
text9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908
至此，OK，搞定！
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