从今天起，我将不定期的更新一些关于机器学习的内容。
本讲搭建实现机器学习的环境。我们选择python作为实现语言，python的诸多优点我就不用废话了，只提醒一点，认为python执行效率很慢的人，说明你们对python语言不熟，同一件事有多种实现方法，python和matlab一样，相同的功能往往提供了不同的库和数据类型，执行效率差异很大。一般来说快的可以到达C语言速度的二分之一，有的甚至比C还快些。相关性能比较可以网上去搜索，我也不多啰嗦。
请按顺序安装以下内容：
1.安装python。python选择2.7版本，因为scipy库不支持2.7以上的。
2.安装numpy 1.7
3.安装sicpy 0.12
这2个包都在这里http://www.scipy.org/scipylib/download.html
python网站上也有numpy，github上有，sf上有，自己看着下。
4.安装matplotlib，用于显示2维和3维图像。当然也是对应2.7的版本。
http://matplotlib.org/downloads.html
numpy库提供了数组、矩阵和向量的计算，有自己的一套函数体系，scipy这个科学计算库要使用它，有兴趣可以研究一下，后面边学边查也可以。
现在打开你的python（command line）（黑色的窗口）
在里面敲
form numpy import * random.rand（4，4)
看到一个4*4随机数组被打印出来就说明numpy工作正常
如果有错误提示，你只能去找谷歌帮忙了
第一讲就这么简单，下回见！
