Ah, cool... I think Sage is based on iPython so maybe it's best just to go with iPython directly.<br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Oct 28, 2010 at 9:19 AM, Adam Skory <span dir="ltr"><<a href="mailto:askory@gmail.com">askory@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">Sage looks pretty promising, but another way to get numpy and<br>
matplotlib up and running is to use iPython; starting ipython with the<br>
-pylab argument magically imports the good bits of numpy, scipy, and<br>
matplotlib.<br>
<br>
(really, iPython is so awesome I use it as my default shell...)<br>
<font color="#888888"><br>
-Skory<br>
</font><div><div></div><div class="h5"><br>
On Thu, Oct 28, 2010 at 4:40 AM, David Faden <<a href="mailto:dfaden@gmail.com">dfaden@gmail.com</a>> wrote:<br>
> Here's a hacky way that worked for me to get started with scikits.learning<br>
> under Mac OS X:<br>
> 1. Install Sage <<a href="http://www.sagemath.org/" target="_blank">http://www.sagemath.org/</a>>. (I dropped it in /Applications<br>
> as suggested in the docs.) This brings with it its own custom Python system<br>
> with all of the dependencies present already -- numpy, scipy, matplotlib and<br>
> associated libraries.<br>
> 2. Download the source for scikits.learn<br>
> <<a href="http://sourceforge.net/projects/scikit-learn/files/" target="_blank">http://sourceforge.net/projects/scikit-learn/files/</a>> and unpack them:<br>
> $ tar zxvf scikits.learn-0.5.tar.gz<br>
> 3. Set PYTHONPATH to point to Sage's local directory: (I think this may not<br>
> be necessary.)<br>
> $ export PYTHONPATH=/Applications/sage/local/lib/python/site-packages/<br>
> 4. Change into scikits.learn source directory and build, using the sage<br>
> frontend (which I guess is just a souped up Python interpreter):<br>
> $ cd scikits.learn-0.5<br>
> $ /Applications/sage/sage setup.py install<br>
> 5. Try it out<br>
> $ /Applications/sage/sage<br>
> Despite having the "sage:" prompt, you still have a Python interpreter there<br>
> to play with. The logistic regression example here<br>
> <<a href="http://scikit-learn.sourceforge.net/auto_examples/logistic_l1_l2_coef.html" target="_blank">http://scikit-learn.sourceforge.net/auto_examples/logistic_l1_l2_coef.html</a>><br>
> worked for me with no modification. (I haven't gotten a chance to go through<br>
> the actual examples for our class, but I'm hopeful that if this works so<br>
> will probably most other stuff.)<br>
> On Wed, Oct 27, 2010 at 6:12 PM, Mike Schachter <<a href="mailto:mike@mindmech.com">mike@mindmech.com</a>> wrote:<br>
>><br>
>> I posted the code to ml-noisebridge's sourceforge git repository. It<br>
>> probably needs some more work, but you can find it in the scikits.linear<br>
>> subdirectory of this repo:<br>
>><br>
>> git clone<br>
>> git://<a href="http://ml-noisebridge.git.sourceforge.net/gitroot/ml-noisebridge/ml-noisebridge" target="_blank">ml-noisebridge.git.sourceforge.net/gitroot/ml-noisebridge/ml-noisebridge</a><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>> On Wed, Oct 27, 2010 at 5:06 PM, Mike Schachter <<a href="mailto:mike@mindmech.com">mike@mindmech.com</a>> wrote:<br>
>>><br>
>>> Two more things:<br>
>>><br>
>>> Don't forget to install scipy:<br>
>>><br>
>>> <a href="http://www.scipy.org/" target="_blank">http://www.scipy.org/</a><br>
>>><br>
>>> And by "linear classification" i actually meant "comparing<br>
>>> support vector machines and k-nearest neighbors"<br>
>>><br>
>>><br>
>>><br>
>>><br>
>>><br>
>>> On Wed, Oct 27, 2010 at 12:14 PM, Mike Schachter <<a href="mailto:mike@mindmech.com">mike@mindmech.com</a>><br>
>>> wrote:<br>
>>>><br>
>>>> There are some prerequisites:<br>
>>>><br>
>>>> Python 2.5+<br>
>>>><br>
>>>> Numpy: <a href="http://numpy.scipy.org/" target="_blank">http://numpy.scipy.org/</a><br>
>>>><br>
>>>> Matplotlib: <a href="http://matplotlib.sourceforge.net/" target="_blank">http://matplotlib.sourceforge.net/</a><br>
>>>><br>
>>>> scikits.learn: <a href="http://scikit-learn.sourceforge.net/" target="_blank">http://scikit-learn.sourceforge.net/</a><br>
>>>><br>
>>>> Try to have these installed before we get started.<br>
>>>><br>
>>>>    mike<br>
>>>><br>
>>>><br>
>>>><br>
>>>><br>
>>>> On Tue, Oct 26, 2010 at 2:08 PM, Mike Schachter <<a href="mailto:mike@mindmech.com">mike@mindmech.com</a>><br>
>>>> wrote:<br>
>>>>><br>
>>>>> Hey everyone,<br>
>>>>><br>
>>>>> Tomorrow I'll be guiding an impromptu workshop with<br>
>>>>> scikits.learn. We'll use a sample dataset and try our<br>
>>>>> hands at classifying it with linear classifiers and perhaps<br>
>>>>> even support vector machines. See you there!<br>
>>>>><br>
>>>>> <a href="http://scikit-learn.sourceforge.net/" target="_blank">http://scikit-learn.sourceforge.net/</a><br>
>>>>><br>
>>>>>   mike<br>
>>>>><br>
>>>><br>
>>><br>
>><br>
>><br>
>> _______________________________________________<br>
>> ml mailing list<br>
>> <a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
>> <a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
>><br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> ml mailing list<br>
> <a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
> <a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
><br>
><br>
</div></div></blockquote></div><br>