Windows 下 Python easy_install 的安裝bird1015
windows下安裝scikit learn以及python的各種包
Windows 7 安裝64位 Python 273 開發環境
python26windows 7下安裝pycapsendpktdpkt
linux和windows下安裝python拓展包
python安裝scikit-learn遇到問題匯總 - huruzun的專欄O網頁鏈接
有人說Python入門簡單，深入卻很艱難？有同感的嗎？O網頁鏈接
Python實用庫收集 - 云守護的專欄 CSDN.NETO網頁鏈接
[Python & Machine Learning] 學習筆記之scikit-learn機器學習庫?集成開發環境python(x,y)安裝
[Python & Machine Learning] 學習筆記之scikit-learn機器學習庫 - Poll的筆記O網頁鏈接
神網址各安裝包下載
Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages
【用Python開始機器學習（1：配置windows平臺）】
【神地址，能快速下載到下面需要的，各種平臺、各種python版本的擴展庫】
【sci-learn教程】
【windows下Python的IDE選擇】
Numpy等Python科學計算包的安裝與配置
1. 分別安裝科學計算平臺內的軟件包
Python 安裝包的下載頁面為http://www.python.org/download/，選擇2.7版本的Windows安裝可執行文件下載即可。
NumPy安裝包下載頁面為https://pypi.python.org/pypi/numpy，下載Windows版本的安裝可執行文件即可。
SciPy安裝包下載頁面為https://pypi.python.org/pypi/scipy/，該軟件包目前沒有Windows版本的安裝執行文件，要用傳統的Python安裝第三方軟件包的方式安裝，將安裝包下載解壓，然后在命令行進入解壓目錄，輸入以下命令：
python setup.py install
Matplotlib 軟件包的下載頁面為http://matplotlib.org/downloads.html，下載Windows版本的安裝可執行文件即可，注意應下載Latest stable version對應的軟件包。Windows版本的安裝可執行文件通常命名格式為：產品名稱+平臺名稱+CPU型號+版本號
2. 安裝WinPython 集成計算包
WinPython 集成計算包集成了Numpy等第三方Python科學計算庫，安裝WinPython 后，Numpy等計算庫和Python 2.7會一同被安裝。此外，WinPython 附帶一款非常不錯的IDE開發調試環境：Spyder，如圖2-2所示是Spyder的界面截圖。
在圖2-2所示的界面中，右上角是類似于MATLAB的“工作空間”，可很方便地觀察和修改變量（包含多維數組）的值，同時還擁有方便用戶的智能代碼（Call-Tips和Auto-Complete）功能，如圖2-3所示。
在IDE開發窗口下方的Console欄可以使用pdb（類似于C語言的GDB調試工具）調試Python代碼，也可以通過Spyder的調試菜單進行調試。下面是pdb調試工具的使用幫助：
綜上所述，在Spyder的幫助下，能更高效地開發與調試Python代碼，因此筆者推薦在開發環境中安裝WinPython，方便快捷，有利于機器學習算法代碼的編寫。
scikit-learn: machine learning in Python
Dependencies
? ? scikit-learn is tested to work under Python 2.6, Python 2.7, and Python 3.4. (using the same codebase thanks to an embedded copy of six). It should also work with Python 3.3.The required dependencies to build the software are NumPy >= 1.6.1, SciPy >= 0.9 and a working C/C++ compiler.
? ? For running the examples Matplotlib >= 1.1.1 is required and for running the tests you need nose >= 1.1.2.
? ? This configuration matches the Ubuntu Precise 12.04 LTS release from April 2012.
? ? scikit-learn also uses CBLAS, the C interface to the Basic Linear Algebra Subprograms library. scikit-learn comes with a reference implementation, but the system CBLAS will be detected by the build system and used if present. CBLAS exists in many implementations; see Linear algebra libraries for known issues.
