前言
linux是用python进行机器学习，人工智能开发的极好环境。
在本教程中，您将了解如何创建和设置用于使用python进行机器学习的linux虚拟机。
完成本教程后，您将知道：
如何下载和安装virtualbox来管理虚拟机。如何下载和安装fedora linux。如何在python 3中安装用于机器学习的scipy环境。
如果您的基本操作系统是windows，mac os x和linux，本教程适用于你，让我们开始吧。
linux虚拟机的好处
有很多原因可能需要使用linux虚拟机进行python机器学习开发。
例如，下面列出了使用虚拟机的五大优点：
要使用系统上不可用的工具（如果您在windows上）。在不影响本地环境的情况下安装和使用机器学习工具（例如使用python 3工具）。为不同项目（python2和python3）提供高度自定义的环境。要保存机器的状态并准确地拿起你离开的地方（从机器跳到机器）。与其他开发人员共享开发环境（设置一次并多次重复使用）。
也许最有利的一点是能够轻松使用您的环境不支持的机器学习工具。
我是os x用户，尽管可以使用brew，pip和macports安装机器学习工具，但我仍然发现安装和使用linux虚拟机进行机器学习开发更容易。
概要
本教程分为三部分：
下载并安装virtualbox。在虚拟机中下载并安装fedora linux。安装python机器学习环境
下载并安装virtualbox
virtualbox是用于创建和管理虚拟机的免费开源平台。
一旦安装完成，您可以创建所有您喜欢的虚拟机，只要您具有要从其安装的iso映像或cd即可。
访问virtualbox.org https://virtualbox.org/。单击“下载virtualbox”访问下载页面 https://virtualbox.org/wiki/downloads。
3.为您的工作站选择二进制文件。
4.为您的系统安装软件并按照安装说明进行操作。
下载并安装fedora linux
我选择了fedora linux，因为我认为它比一些linux更友善，更温和。它是面向工作站和开发人员的redhat linux的领先优势。
下载fedora iso映像
首先下载fedora linux的iso文件。 在这种情况下，fedora 25的64位版本。
1.访问getfedora.org https://getfedora.org/。
2.单击“workstation”访问workstation页面 https://getfedora.org/en/workstation/。
3.点击“立即下载”进入下载页面 https://getfedora.org/en/workstation/download/。
4.在“其他下载”下点击“64位1.3gb live镜像”
5.你现在应该有一个名字为iso的文件：
“fedora的工作站的live-x86_64-25-1.3.iso”。
我们现在准备在virtualbox中创建vm。
创建fedora虚拟机
现在，让我们在virtualbox中创建fedora虚拟机。
1.打开virtualbox软件。
2.点击“新建”按钮。
3.选择名称和操作系统。
名称：fedora25
键入：linux
版本：fedora（64位）
点击“继续”
4.配置内存大小
2048
5.配置硬盘
现在创建一个虚拟硬盘
硬盘文件类型： vdi（virtualbox磁盘映像） 存储在物理硬盘上
动态分配文件位置和大小：10gb
我们现在准备从iso映像安装fedora。
安装fedora linux
现在，让我们在新的虚拟机上安装fedora linux。
1.选择新的虚拟机，然后单击“开始”按钮。
2.单击文件夹图标并选择fedora iso文件：
“fedora的工作站的live-x86_64-25-1.3.iso”。
3.点击“开始”按钮。
4.选择第一个选项“启动fedora-live-workstation-live 25”并按enter键。
5.按“esc”键跳过检查。
6.选择“live system user”。
7.选择“安装到硬盘驱动器”。
8.完成“语言选择”（英语）
9.完成“安装目的地”（“ata vbox harddisk”）。
您可能需要等待一分钟让vm创建硬盘。
10.单击“开始安装”。
11.设置root密码。
12.为自己创建一个用户。
记下用户名和密码（以便以后可以使用它）。
勾选“设置此用户管理员”（以便您可以安装软件）。
13.等待安装完成...（5分钟？）
14.点击“退出”，点击右上角的电源图标; 选择关闭电源。
安装python机器学习环境
fedora使用gnome 3 https://en.wikipedia.org/wiki/gnome作为窗口管理器。
gnome 3与之前的gnome版本完全不同; 您可以通过使用内置的帮助系统了解如何解决问题。
安装python环境
首先安装所需的python库进行机器学习开发。
1.打开终端。
点击“activities”
键入“terminal”
点击图标或按回车
2.确认python3已安装，键入：
python3 --version
3.安装python机器学习环境。 特别是：
numpyscipypandasmatplotlibstatsmodelsscikit-learn
dnf(https://en.wikipedia.org/wiki/dnf_(software))是软件安装系统，正式是yum。 第一次运行dnf时，它会更新软件包的数据库，这可能需要一分钟。
键入：
sudo dnf install python3-numpy python3-scipy python3-scikit-learn python3-pandas python3-matplotlib python3-statsmodels
出现提示时输入您的密码，按“y”和“enter”确认安装。
确认你的环境
执行下列python脚本 version.py：
# scipyimport scipyprint('scipy: %s' % scipy.__version__)# numpyimport numpyprint('numpy: %s' % numpy.__version__)# matplotlibimport matplotlibprint('matplotlib: %s' % matplotlib.__version__)# pandasimport pandasprint('pandas: %s' % pandas.__version__)# scikit-learnimport sklearnprint('sklearn: %s' % sklearn.__version__)# statsmodelsimport statsmodelsprint('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__)
键入：
python3 versions.py
结果如下：scipy: 1.0.0numpy: 1.14.0matplotlib: 2.1.2pandas: 0.22.0statsmodels: 0.8.0sklearn: 0.19.1
如果得到上面的结果，恭喜你，你的linux机器学习python开发环境建立完毕。
机器学习入门参考
请参考下列两篇文章，进行你的机器学习，人工智能入门！
https://toutiao/i6529328389931663875/https://toutiao/i6529678762655613444/
原文地址： https://machinelearningmastery/linux-virtual-machine-machine-learning-development-python-3/