# পাইথন প্যাকেজ ইন্সটলেশন

## মেশিন লার্নিং পাইথন প্যাকেজ ইন্সটলেশন

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বেশ কিছু পাইথন মডিউল ও লাইব্রেরি প্রয়োজন। আমরা মডেল স্ক্র্যাচ থেকে বিল্ড করার পাশাপাশি দেখব কীভাবে লাইব্রেরি ব্যবহারের মাধ্যমেও মডেল তৈরি করা যায়।

## Anaconda প্যাকেজ ডাউনলোড ইন্সটলেশন (পাইথন ২.৭)

সম্পূর্ণ কোর্সে আমরা পাইথন ২.৭ ভার্সনটি ব্যবহার করব। তাই অ্যানাকোন্ডা প্যাকেজের পাইথন ভার্সনও ২.৭ হওয়া বাঞ্ছনীয়।

### উইন্ডোজ

* [উইন্ডোজ ৩২ বিটের জন্য ডাউনলোড (335MB)](http://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.0.0-Windows-x86_64.exe)
* [উইন্ডোজ ৬৪ বিটের জন্য ডাউনলোড (281MB)](http://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.0.0-Windows-x86.exe)

ডাউনলোড করে সাধারণ সফটওয়্যার ইন্সটল করেন যেভাবে সেভাবে ইন্সটল করলেই হবে। Start Menu তে গিয়ে `Spyder` সার্চ দিলেই IDE টি পেয়ে যাবেন।

### OSX

* [৬৪ বিট ডাউনলোড](http://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.0.0-MacOSX-x86_64.pkg)

### লিনাক্স

* [৬৪ বিট ডাউনলোড (392MB)](http://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh)
* [৩২ বিট ডাউনলোড (332MB)](http://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.0.0-Linux-x86.sh)

ডাউনলোড শেষে ডাউনলোড ডিরেক্টরিতে গিয়ে নিচের কমান্ড দিন টার্মিনালে,

```bash
bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x68_64.sh
```

### Spyder IDE

`Spyder` IDE ওপেন করুন ও নিচের কোডটি রান করুন, যদি কাজ করে তাহলে বুঝতে হবে আপনার কম্পিউটার মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রস্তুত।

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
print sklearn.__version__
```

![spyder](http://i.imgur.com/60fqy4Y.gif)

### Anaconda Official Website

[অফিশিয়াল ওয়েবসাইট](https://www.continuum.io/downloads)

পরবর্তী পর্বে আমরা রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস দেখব উদাহরণের মাধ্যমে।


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ml.howtocode.dev/preparation/package_installation.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.