数据挖掘入门：Python开发环境搭建（eclipse-pydev模式）

为便于使用Python进行机器学习与数据挖掘的学习，先安装sklearn等常用库。然后搭建出集成开发环境。由于之前常采用Eclipse IDE来开发C/C++和Java，故先考虑搭建Eclipse-Pydev环境来学习使用Python。

准备工作

Ubuntu-14.04 LTS (自带Python2和Python3)JDK 1.7Eclipse IDE

配置过程

1. 配置系统Python环境

Ubuntu-14默认的Python解释器是Python2.7，若需采用Python3则将Python链接重指向Python3.X。

参考: ubuntu中修改默认Python版本号

然后基于对应的Python安装numpy,pysci,maplotib,scitit-learn (sklearn) 。

参考: ubuntu14.04搭建scikit-learn环境及pydev

2. 配置Eclipse-pydev

首先注意pydev的版本对Python和JDK的要求，pydev-3.0以上版本需至少JDK1.7支持，pydev-4.6以上版本则需JDK1.8以上支持,根据当前JDK版本安装合适的pydev到Eclipse,并配置Python解释器。

参考：python+Eclipse+pydev环境搭建

至此，基于Eclipse的Python开发环境搭建完成，同时整合了基本的数据挖掘工具包和计算库。

关于python-sklearn的基本使用，可参考： Introduction to Machine Learning with Python and Scikit-Learn