主要介绍了python机器学习包mlxtend的安装和配置详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

使用scikit-learn在Python中进行监督的机器学习 在Madison Python（MadPy）聚会中的“使用scikit-learn在Python中进行监督式机器学习”的材料。 幻灯片的实时版本可以在找到。 安装 生成幻灯片的依赖项为： numpy pandas jupyter scikit-learn mlxtend matplotlib graphviz 使用conda 可以通过以下方式创建安装了这些依赖项的conda环境： conda env create

Mlxtend（机器学习扩展）是一个Python库，其中包含用于日常数据科学任务的有用工具。 塞巴斯蒂安·拉什卡（Sebastian Raschka）2014-2020 链接 文档： : PyPI： ：//pypi.python.org/pypi/mlxtend 变更日志： : 贡献： : 有什么问题吗查看 安装mlxtend 聚酰亚胺 要安装mlxtend，只需执行 pip install mlxtend 或者，您可以从Python软件包索引手动下载软件包，解压缩，导航到

今天看到了mlxtend的包，看了下example集成得非常简洁。还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用，省去了自己造数据或者找数据的处理过程，所以决定安装体验一下。 依赖环境 首先，sudo pip install mlxtend 得到基础环境。 然后开始看看系统依赖问题的解决。大致看了下基本都是python科学计算用的那几个经典的包，主要是numpy,scipy,matplotlib,sklearn这些。 LINUX环境下的话，一般这些都比较好装pip一般都能搞定。 这里要说的