mlxtend对sklearn进行扩展

mlxtend包的example集成得非常简洁。

还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用，省去了自己造数据或者找数据的处理过程，所以决定安装体验一下。

依赖环境

首先，sudo pip install mlxtend 得到基础环境。

然后开始看看系统依赖问题的解决。大致看了下基本都是python科学计算用的那几个经典的包，主要是numpy,scipy,matplotlib,sklearn这些。

LINUX环境下的话，一般这些都比较好装pip一般都能搞定。
这里要说的一点是matplotlib的话，pip装的时候提示我的几个问题是png和一个叫Freetype的包被需要，但是装的时候又出现问题。所以matplotlib最后选择用

1	`sudo` `apt-get` `install` `python-matplotlib`

直接解决依赖问题。

同样的情况对于scipy也是一样，用

1	`sudo` `apt-get` `install` `python-scipy`

sklearn和mlxtend的官方的示例和doc里面的程序，其实就是最基本，也最常用的方法了。

mlxtend+sklearn

Mlxtend (machine learning extensions) is a Python library of useful tools for the day-to-day data science tasks.

参考：python机器学习包mlxtend的安装和配置详解

参考：mlxtend

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