Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita

Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま

[akihir]

環境構築できた ！

[takaken1123]

[2016-11-30 1:38]

[satomacoto]

“source activate ml_env・・・でいいはずなんですが、pyenvを使っているとpyenvのactivateとcondaのactivateがバッティングするようで、シェルが落ちるケースがあります。”

[chezou]

“pyenvを使っているとpyenvのactivateとcondaのactivateがバッティングするようで、シェルが落ちるケースがあります。”これにハマった

[chess-news]

環境構築

[bopperjp]

ハンズオン資料/pythonの環境構築

[gayou]

今年こそは

[richard_raw]

ううむ、やはりMinicondaか。

[taniai114]

メモメモ

[shodai]

そろそろなんか動かさないとな。

[cvshin]

バージョンは3なのか。3のライブラリで事足りるんだね。 Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する by @icoxfog417 on @Qiita

[ginzi009]

Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する

[yfnt]

Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita

[seneca]

Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する