scikit-learn 是一個python實現的免費開源的機器學習算法包，從字面意思可知，science 代表科學，kit代表工具箱，直接翻譯過來就是用於機器學習的科學計算包。
安裝scikit-learn有兩種方式：
（1）安裝官方發布的包。
（2）安裝第三方開發工具，里邊已經包含了scikit-learn。
對於（2），我推薦的是canopy，在mac和windows都比較好用。可以不用考慮安裝python，numpy，scipy，因為canopy已經自自帶了這些。
scikit-learn需要以下包或者工具：
- Python (>= 2.6 or >= 3.3),
- NumPy (>= 1.6.1),
- SciPy (>= 0.9).
其實往往我們還需要matplotlib，這個可以非常方便的畫圖顯示數據，可以有matlab一樣的效果。
1. Windows下的安裝
First you need to install numpy and scipy from their own official installers.
Wheel packages (.whl files) for scikit-learn from PyPI can be installed with the pip utility. Open a console and type the following to install or upgrade scikit-learn to the latest stable release:
pip install -U scikit-learn
If there are no binary packages matching your Python version you might to try to install scikit-learn and its dependencies fromChristoph Gohlke Unofficial Windows installers or from a Python distribution instead.
2. Mac下的安裝
Scikit-learn and its dependencies are all available as wheel packages for OSX:
pip install -U numpy scipy scikit-learn
3. Linux下的安裝
linux下沒有提供像windows和Mac下那樣方便的安裝包，所以必須手工創建依賴庫。
從源碼安裝需要scikit-learn運行依賴庫、python開發頭文件，c/c++編譯器。
3.1 Under Debian-based operating systems, which include Ubuntu, if you have Python 2 you can install all these requirements by issuing:
如果是python2.6或者python2.7，你可以執行如下的命令：
sudo apt-get install build-essential python-dev python-setuptools \ python-numpy python-scipy \ libatlas-dev libatlas3gf-base
如果是python3.3或者python3.4，你可以執行如下的命令：
sudo apt-get install build-essential python3-dev python3-setuptools \ python3-numpy python3-scipy \ libatlas-dev libatlas3gf-base
安裝matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib
3.2 在centos或者redhat下可以這樣安裝：
sudo yum -y install gcc gcc-c++ numpy python-devel scipy
3.3. 使用pip安裝scikit-learn
pip install --user --install-option="--prefix=" -U scikit-learn