1. Python
2. Python机器学习的库：scikit-learn
2.1： 特性：
简单高效的数据挖掘和机器学习分析
对所有用户开放，根据不同需求高度可重用性
基于Numpy, SciPy和matplotlib
开源，商用级别：获得 BSD许可
2.2 覆盖问题领域：
分类（classification), 回归（regression), 聚类（clustering), 降维(dimensionality reduction)
模型选择(model selection), 预处理(preprocessing)
3. 使用用scikit-learn
安装scikit-learn: pip, easy_install, windows installer
安装必要package：numpy， SciPy和matplotlib， 可使用Anaconda (包含numpy, scipy等科学计算常用
package）
安装注意问题：Python解释器版本（2.7 or 3.4？）, 32-bit or 64-bit系统
4. 例子：
image.png
文档： http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
解释Python代码
安装 Graphviz： http://www.graphviz.org/
配置环境变量
转化dot文件至pdf可视化决策树：dot -Tpdf iris.dot -o outpu.pdf
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