【Python】从零开始搭建机器学习开发环境：PyCharm与Anaconda教程

主要观点总结

本文介绍了如何安装和配置PyCharm和Anaconda，以搭建机器学习开发环境。包括为什么选择Anaconda和PyCharm，如何安装和配置这两个工具，以及如何使用它们进行机器学习开发。最后，还介绍了Jupyter Notebook的使用。

关键观点总结

关键观点1: Anaconda和PyCharm的介绍及优势

Anaconda是一个开源的Python发行版，带有数据科学工具集和环境管理功能。PyCharm是一个功能强大的Python集成开发环境（IDE），支持代码调试、版本控制、代码补全等功能。它们各自的优势包括丰富的数据科学工具、环境管理方便、智能代码补全、调试功能强大等。

关键观点2: 安装和配置Anaconda

安装Anaconda包括下载和安装、配置虚拟环境、安装常用机器学习库等步骤。通过conda命令可以创建和管理虚拟环境，安装numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等常用库。

关键观点3: 安装和配置PyCharm

安装PyCharm包括下载和安装、创建新项目、配置机器学习项目等步骤。在PyCharm中，可以选择Anaconda创建的虚拟环境作为项目解释器，然后创建和运行Python文件。

关键观点4: 使用Jupyter Notebook（可选）

Jupyter Notebook是Anaconda内置的一个交互式编程工具，可以方便地编写和运行Python代码。安装并启动Jupyter Notebook后，可以在其中运行线性回归代码。

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