引言
在当今数据驱动的世界中，Python已经成为机器学习和数据科学领域的首选编程语言。Ubuntu作为一款受欢迎的Linux发行版，提供了强大的开源工具和库，非常适合用于机器学习项目。本文将带你轻松入门Ubuntu虚拟机，并实战Python中的几个主要机器学习库。
安装Ubuntu虚拟机
1. 选择虚拟机软件
首先，你需要选择一个虚拟机软件。VirtualBox和VMware Workstation是两款流行的选择。这里以VirtualBox为例。
2. 下载Ubuntu镜像
从Ubuntu官网下载最新的桌面版镜像文件。
3. 创建虚拟机
- 打开VirtualBox，点击“新建”按钮。
- 输入虚拟机名称，选择操作系统类型为“Linux”和版本为“Ubuntu”。
- 分配内存大小，建议至少2GB。
- 创建虚拟硬盘，选择“固定大小”或“动态分配”，并根据需要设置大小。
4. 安装Ubuntu
- 启动虚拟机，选择“安装Ubuntu”。
- 按照提示完成安装过程。
安装Python和机器学习库
1. 安装Python
打开终端，输入以下命令：
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
2. 安装常用机器学习库
sudo pip3 install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow
实战：使用Scikit-learn进行分类
1. 数据准备
首先，我们需要一个分类任务的数据集。这里以鸢尾花数据集为例。
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
2. 数据预处理
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
3. 模型训练
这里我们使用逻辑回归模型进行训练。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
4. 模型评估
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
总结
通过本文的介绍，相信你已经掌握了如何在Ubuntu虚拟机上安装Python和机器学习库，并使用Scikit-learn进行了一个简单的分类任务。这只是Python机器学习的一个起点，希望你能在实践中不断探索和进步。