《機器學習實戰》書中使用的是python2.7，而對於現在新接觸python的同學來說都是上手python3.6版本。

由於本渣渣也正在學習此書，將陸續列出遇到的不同於現實編碼的困難與解決方法（如果能解決的話.......）。

1.在import numpy時候，書中提倡from numpy import *
而我們在學習python3.6時常用import numpy as np，於是在呼叫tile、zeros等函式時，要改為np.tile()，np.zeros()。

2.輸出的print後邊要加上()

3.在使用pickle開啟檔案時，由於開啟方式時二進位制，要在‘w’後面或者‘r’

    import pickle
    fw = open(filename,'wb')                   #pickle是二進位制開啟，加b
    pickle.dump(inputTree,fw)
    fw.close()

這是python2.7的取值方法，在3.6中應該改為如下：

str = list(dict.keys())[0]

5.在第四章出現一個無法解決的問題：

tokenText = textParse(open('E:/BigData/machinelearninginaction/Ch04/email/spam/%d.txt' % i).read())

然後我試著用‘utf-8’ 出現：'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 43

似乎是這些檔案中有兩種的編碼的方式。於是我只提取前15個檔案，不用修改就成功了。

試了很多方法，全部檔案的讀取還是沒有成功。

如果同時解碼多個編碼方式還是沒有解決。

6.在一個dataSet = range（50），中 del（dataSet[30]）會出現錯誤

因為range返回的是range object 先將起轉化為list

如：dataSet = list（range（50））

7.第九章中在載入資料時有這塊程式碼：

for line in fr.readlines():
        curline = line.strip().split('\t')
        fltLine = map(float,curline)
        dataMat.append(fltLine)

<map object at 0x00000000021DA860> 

for line in fr.readlines():
        curline = line.strip().split('\t')
        curline = list(map(float,curline))
        dataMat.append(curline)