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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：

  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