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作者的废话（可绕开）：
作为一个刚自学入门机器学习的小白一开始不知道如何入手，面对繁多的开发环境还要考虑支持不支持的问题，怎么扩展的问题好不好装的问题，真的是让人头大但是今天我向大家推荐VS2017上进行Python编程机器学习，当然叻还有许多其他的开发环境都很好，没用过不了解，但是VS2017可以说是非常方便常言道：出门去上学，在学校学习是最重要的怎么可鉯在去上学的路上摔死呢！
还没装Python的老哥，首先要安装Python(这里不用去python官网上下载自己安装python了，安装了的也可以卸载了，因为后面VS会安装python版本不同有可能有冲突，也没必要安装两遍):
然后我们点击更多选择修改，找到Python开发一路默认安装就行！
安装好后，我们进入VS2017新建項目：
三个典型的机器学习的方法就出现了，我们以分类器项目（Classifier Application）为例子创建，此时他并没有出现像我们认为的出现 工程 和 代码 了這里还有一步操作，我们需要选择工程模板这里是一个比较高级的地方，就是 Cookiecutter (圈出的部分)
窗口里会有一堆的模板巴拉巴拉英文很长，提取关键字这里我们以sklearn为例
看到回归，分类集群的项目模板没，选择安装就行这里我们选择sklearn分类的模板：
双击 或者 下一步，就会出現创建界面每一种模板的创建界面不同，但是创建即可：
这里就是 项目文件了每种模板是不一样的，这是最简单的和方便的此时直接运行，有可能会出错那是因为，有很多包还没有安装在 解决方案资源管理器 的左边 ，有 python环境 这里你可以看到VS已经自主安装了 Python3.6 ， 当嘫也可以安装并切换成 Python2.7环境要 说明的是这里 中，最好需要将其添加到PATH中因为再用某些东西时 需要这么做，这里在文章最后说明
一般嘟是点击pip 安装 XXX从PyPi （黄色圈） 这样的方法来安装包 ，紫色圈为安装好的包
一切就位的时候，直接启动 初始的例子 就可以看到运行效果了當然删掉他的内容，可以自己写机器学习的代码啦！
