很多朋友想學習機器學習，卻苦於環境的搭建，這裡給出windows上scikit-learn研究開發環境的搭建步驟。
Step 1. Python的安裝
python有2.x和3.x的版本之分，但是很多好的機器學習python庫都不支援3.x，因此，推薦安裝2.7版本的python。當前最新的python是2.7.12.連結如下：
https://www.python.org/downloads/release/python-2712/
裡面可以看到有32位版和64位版的。如果你的機器是64位版的，那麼32位和64位版的任選一個安裝就可以了。如果機器是32位版的，就只能安裝32位版的了。如果你搞不清楚你的機器的位數，那麼就安裝32位版的吧。也就是“Windows x86 MSI installer”。
| Windows x86-64 MSI installer | Windows | for AMD64/EM64T/x64, not Itanium processors | 8fa13925db87638aa472a3e794ca4ee3 | 19820544 | SIG |
| Windows x86 MSI installer | Windows | fe0ef5b8fd02722f32f7284324934f9d | 18907136 | SIG |
安裝完畢後，可以設定下環境變數，把python目錄加到PATH，比如我的Python裝在 C:\Python27，那我就把C:\Python27\Scripts和C:\Python27加到環境變數。當然不加也可以。這樣每次使用Python時加上python的全路徑名。
安裝完成後，在windows的命令列輸入python，如果能出來python的基本資訊說明安裝成功。
Step 2. Python包管理工具pip的安裝
我們需要包管理工具來方便python庫的安裝，包管理工具有很多，這裡推薦我習慣使用的pip。
下載pip的安裝指令碼。連結如下。下載get-pip.py。然後到你的下載目錄，在命令列輸入"python get-pip.py",跑完即可安裝成功。
https://pip.pypa.io/en/stable/installing/
下載完畢後，記得跑下這個命令“pip install -U pip”，一是看看pip能不能正常工作，二是把pip升級到最新版本。
Step 3. 安裝 Visual C++ Compiler for Python
連結在這: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
這個不裝後面很多科學計算的都會裝不了。
Step 4. 安裝numpy和scipy
這兩哥們是科學計算和矩陣運算必備工具。
由於numpy和scipy直接用pip安裝經常會出各種各樣的問題，因此一般推薦下載離線版的whl來安裝numpy和scipy。
首先安裝離線版的numpy，這裡我一般是在下面的連結下載numpy，當然scipy也是在這。
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
可以看到裡面有很多版本的numpy可以下載，我們的python是2.7，windows 32位的，因此下載“numpy-1.11.2+mkl-cp27-cp27m-win32.whl”
下載完畢後進入下載目錄，在命令列執行 "pip install numpy-1.11.2+mkl-cp27-cp27m-win32.whl" ，這樣numpy就安裝成功了。
用同樣的方法安裝scipy。在下面的連結下載scipy。
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
我們的python是2.7，windows 32位的，因此選擇scipy-0.18.1-cp27-cp27m-win32.whl下載。
完了執行 "pip install scipy-0.18.1-cp27-cp27m-win32.whl"
這樣numpy和scipy兩個好基友就搞定了。
Step 4. 安裝matplotlib，pandas和scikit-learn
這沒有什麼好說的，直接在命令列執行下面的命令即可。注意，先安裝matplotlib再安裝pandas
pip install -U matplotlib
pip install -U jinja2
pip install -U jsonschema
pip install -U pyzmq
pip install -U pandas
pip install -U scikit-learn
Step 5. 安裝ipython和ipython notebook
ipython notebook是最常用的python互動式學習工具，當然，現在叫做Jupyter Notebook。scikit-learn官方的例子都給出了用ipython notebook執行的版本。
安裝方式很簡單：
pip install ipython
pip install jupyter
官網在這：http://ipython.org/notebook.html
安裝完畢後，在命令列輸入“jupyter-notebook”,輸出會提示你notebook執行在http://localhost:8888
Step 6. Hello World！嘗試執行一個scikit-learn機器學習程式
在scikit-learn官網下載一個機器學習的例子，比如： http://scikit-learn.org/stable/_downloads/plot_cv_predict.ipynb
然後在下載目錄執行"jupyter notebook",接著瀏覽器開啟http://localhost:8888。
可以在瀏覽器看到你下載目錄的內容，我們開啟剛下載的plot_cv_predict.ipynb這個檔案連結，可以看到python程式的內容，這時我們可以點上面的三角形按鈕，一步步的執行程式，如果沒有報錯，最後可以看到一個線性迴歸的預測圖。
可以修改這個程式，重新一步步的跑，達到研究學習的目的。
以上就是scikit-learn和pandas環境的搭建過程。希望大家都可以搭建成功，來研究機器學習。
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