由 dawei 在Windows系统上搭建机器学习环境，首先需要安装Python。推荐使用Anaconda发行版，它集成了Python和大量科学计算库，简化了依赖管理。
安装完Python后，建议创建虚拟环境以隔离不同项目的依赖。使用conda或venv工具可以轻松创建和管理虚拟环境，避免版本冲突。
AI辅助设计图，仅供参考
接下来安装常用的机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。这些库可以通过pip或conda直接安装，确保使用国内镜像源可加快下载速度。
对于深度学习任务，需安装TensorFlow或PyTorch。根据硬件情况选择CPU或GPU版本，注意CUDA和cuDNN的兼容性问题。
管理运行库时，定期更新包至最新版本，同时保持依赖关系的稳定性。使用requirements.txt文件记录项目依赖，便于后续部署和复现。
若遇到库冲突或版本不兼容问题，可尝试重新创建虚拟环境，或使用conda的环境管理功能进行清理和修复。
•配置好Jupyter Notebook或VS Code等开发工具，提升代码编写和调试效率，使机器学习工作流程更加顺畅。