一、机器学习环境的搭建有哪几种方式?
最好2113的方式自然是python的sklearn了 这个是机器学习库，基本上很多库开始使用5261它的代码方式， 比如4102fit()
还有就是使用第三方库，1653 很多机器学习算法回只提供算法库 不提供其他流程，需要你自己搭建，答
所以还是sklearn好
二、scikit-learn是工具还是库
numpy, scipy, pandas, matplotlib。 scikit-learn 前4个库装完就可以吊打MATLAB基础功能了。 至于MATLAB里的工具箱，则需要额外找python的库进行扩充。 最后一个安装好，则除深度学习之外的机器学习都搞定了
三、BML什么意思
BML：百度机器学习云平台(Baidu Machine Learning，简称BML)是基于百度公有云和私有云平台，由百度基础架构部自主研发的机器学习产品。面向百度公有云和私有云的机器学习/数据挖掘/数据分析的用户，致力于建设业界领先的机器学习云平台。BML主要应用于大数据的统计与分析、数据挖掘、模型训练、商业智能、可视化等领域，包括百度公司内部的广告点击预估，搜索排序，推荐等重要应用都运行在BML上。
四、deep dream怎样制作
SVM方面，首选的肯定是libsvm这个库，应该是应用最广的机器学习库了。 下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧！ 1. convnetjs - star:2200+ 实现了卷积神经网络，可以用来做分类，回归，强化学习等。 2. DeepLearn Toolbox - star:1000+ Matlab实现中最热的库存，包括了cnn,DBN,sae,cae等主流模型。 3. Deep Learning(yusugomo) - star:800+ 实现了深度学习网络，从算法与实现上都比较全，提供了5种语言的实现：Python,C/C++,Java,Scala，实现的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/lr等。 4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - star:500+ 这是同名书的配套代码，语言是Python。 5. rbm-mnist - Star:200+ 这个是hinton matlab代码的C++改写版，还实现了Rasmussen的共轭梯度Conjugate Gradient算法。
五、Spark中ml和mllib的区别
Mahout是hadoop的一个机器学习库，主要的编程模型是MapReduce；Spark ML则是基于Spark的机器学习，Spark自身拥有MLlib作为机器学习库。现在Mahout已经停止接受新的MapReduce算法了，向Spark迁移。
