中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html
英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html
GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力）
贡献者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者
安装 scikit-learn
Note
如果你想为这个项目做出贡献，建议你 安装最新的开发版本 .
安装最新版本
Scikit-learn 要求:
- Python (>= 2.7 or >= 3.3),
- NumPy (>= 1.8.2),
- SciPy (>= 0.13.3).
如果你已经有一个安全的 numpy 和 scipy，安装 scikit-learn 的最简单的方法是使用 pip
pip install -U scikit-learn 或者 conda:
conda install scikit-learn如果您还没有安装 NumPy 或 SciPy，还可以使用 conda 或 pip 安装这些。 当使用 pip 时，请确保使用 binary wheels，并且 NumPy 和 SciPy 不会从源重新编译，这可能在使用操作系统和硬件的特定配置（如 Raspberry Pi 上的 Linux）时发生。 从源代码构建 numpy 和 scipy 可能是复杂的（特别是在 Windows 上），并且需要仔细配置，以确保它们与线性代数程序的优化实现链接。而是使用如下所述的第三方分发。
如果您必须安装 scikit-learn 及其与 pip 的依赖关系，则可以将其安装为 scikit-learn[alldeps]。 最常见的用例是 requirements.txt 用作 PaaS 应用程序或 Docker 映像的自动构建过程的一部分的文件。此选项不适用于从命令行进行手动安装。
第三方发行版
如果您尚未安装具有 numpy 和 scipy 的 python 安装，建议您通过软件包管理器或通过 python 软件包进行安装。 这些与 numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib 和许多其他有用的科学和数据处理库。
可用选项有:
Canopy 和 Anaconda 适用于所有支持的平台
Canopy 和 Anaconda 都运送了最新版本的 scikit-learn，另外还有一大批适用于 Windows，Mac OSX 和 Linux 的科学 python 库。
Anaconda 提供 scikit-learn 作为其免费分发的一部分.
Warning
升级或卸载使用 Anaconda 安装的 scikit-learn，或者 conda 不应该使用 pip 命令。代替:
升级 scikit-learn:
conda update scikit-learn 卸载 scikit-learn:
conda remove scikit-learn 使用 pip install -U scikit-learn 升级 or pip uninstall scikit-learn 卸载 可能无法正确删除 conda 命令安装的文件.
pip 升级和卸载操作仅适用于通过 pip install 安装的软件包.
WinPython 适用于 Windows
该 WinPython 项目分布 scikit-learn 作为额外的插件。
有关特定操作系统的安装说明或汇编出血边缘版本，请参阅 高级安装说明.
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有兴趣的大佬们也可以和我们一起来维护，持续更新中 。。。
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