《python机器学习经典实例》代码python3.x化
对于初学者来讲，修补bug，寻求解决方法这一过程是极其重要的，因为程序员本身是在解决bug中成长。因此不要太过依靠于上传的修正代码，试着自己去寻求修补bug的方式才能更好的锻炼自己。本次上传的代码集是本人亲自试验过的，但是机器环境与python版本及其函数库版本的不同，代码可能有些在你的电脑上运行出错，这不要紧，这也是个寻求解决方法，锻炼自己的好机会。
不仅如此，也可以让我们更加清楚的认识到，自己的好东西，未必是别人的好东西——橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳。自己写的代码在自己电脑上运行得很好，但是在你的客户那就未必了，所以建议大家多考虑如何避免程序因为不同环境、不同操作而出现千奇百怪的结果。我们的学习方式就跟机器学习一样，不断地训练，不断地在错误中调整、不断地寻求新的可能性直至臻于完善。
这本书中涉及的不仅仅是代码，还有一些函数库的安装以及修正，代码中新增的一些小技巧还可以帮助大家获得更好的体验。
注：
代码中：
4.8节：探索股票数据的模式（stock_market.py）
8.8节：用隐马尔科夫模型分析股票市场数据(hmm_stock.py)
可能因为国外网站的问题而无法运行。
以下函数库需要修改：
python\lib\sit-packages\neurolab\net.py
第178行需新增一行代码
关于安装函数库的几点意见：
机器学习=数据+训练，一切均在数学之下。
编程原则：简优于繁，繁优于乱