簡介
自2007年發布以來，scikit-learn已經成為Python重要的機器學習庫了。scikit-learn簡稱sklearn，支持包括分類、回歸、降維和聚類四大機器學習算法。還包含了特征提取、數據處理和模型評估三大模塊。
sklearn是Scipy的擴展，建立在NumPy和matplotlib庫的基礎上。利用這幾大模塊的優勢，可以大大提高機器學習的效率。
sklearn擁有着完善的文檔，上手容易，具有着豐富的API，在學術界頗受歡迎。sklearn已經封裝了大量的機器學習算法，包括LIBSVM和LIBINEAR。同時sklearn內置了大量數據集，節省了獲取和整理數據集的時間。
機器學習基礎
定義：針對經驗E和一系列的任務T和一定表現的衡量P，如果隨着經驗E的積累，針對定義好的任務T可以提高表現P，就說明機器具有學習能力。
sklearn安裝
sklearn目前的版本是0.17.1，可以使用pip安裝。在安裝時需要進行包依賴檢查，具體有以下幾個要求：
- Python（>=2.6 or >=3.3）
- NumPy(>=1.6.1)
- SciPy(>=0.9)
如果滿足上述條件，就能使用pip進行安裝了：
1 pip install -U scikit-learn
當然，使用pip安裝會比較麻煩，推薦使用Anaconda科學計算環境，里面已經內置了NumPy、SciPy、sklearn等模塊，直接可用。或者使用conda進行包管理。conda安裝與pip類似：
1 conda install scikit-learn
安裝完sklearn以后，可以檢查以下版本：
1 >>> import sklearn 2 >>> sklearn.__version__ 3 '0.17.1'