本文主要向大家介绍了机器学习入门之sklearn学习笔记（一），通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

  自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。  sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotlib库的基础上。利用这几大模块的优势，可以大大提高机器学习的效率。  sklearn拥有着完善的文档，上手容易，具有着丰富的API，在学术界颇受欢迎。sklearn已经封装了大量的机器学习算法，包括LIBSVM和LIBINEAR。同时sklearn内置了大量数据集，节省了获取和整理数据集的时间。
机器学习基础
　　定义：针对经验E和一系列的任务T和一定表现的衡量P，如果随着经验E的积累，针对定义好的任务T可以提高表现P，就说明机器具有学习能力。

 sklearn安装
    sklearn目前的版本是0.17.1，可以使用pip安装。在安装时需要进行包依赖检查，具体有以下几个要求：

Python（>=2.6 or >=3.3）
NumPy(>=1.6.1)
SciPy(>=0.9)





    如果满足上述条件，就能使用pip进行安装了：

1 pip install -U scikit-learn

      当然，使用pip安装会比较麻烦，推荐使用Anaconda科学计算环境，里面已经内置了NumPy、SciPy、sklearn等模块，直接可用。或者使用conda进行包管理。conda安装与pip类似：

1  conda install scikit-learn

       安装完sklearn以后，可以检查以下版本：

1  >>> import sklearn
2  >>> sklearn.__version__
3  ‘0.17.1‘

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