Scikit-learn初始化

前言对于Scikit-learn：

• Scikit-learn是Python所有的机器学习程序包中，你必须掌握的最重要的一个包，它包含各种分类算法，回归算法和聚类算法，其中包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和基于密度的聚类算法（DBSCAN），且旨在与Python数值库NumPy和科学库SciPy进行相互配合。
• 它通过一个接口，提供了一系列的有监督和无监督算法。此库希望在生产中使用时，能具有很好的稳健性和支撑性，所以它的着重点在易用性，代码质量，协同工作，文档生成和性能等问题上。
• 不管是对机器学习的初学者还是经验丰富的专业人士来说，Scikit-learn库都是应该熟练掌握的优秀软件包。然而，即使是有经验的机器学习从业者可能也没有意识到这个包中所隐藏的一些特性，这些特性可以轻松地帮助他们完成任务。

那么开始Scikit-learn的安装：

(针对笔者的IPython pip安装->IPython初始化）
笔者上一篇的IPython pip安装时，已经安装了numpy包，这里也先安装第三方包Scipt。

接下来，再继续键入命令：
pip3 install -U scikit-learn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

这里对于Scikit-learn的安装流程就结束了。