scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。 scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。 对于具体的机器学习问题，通常可以分为三个步骤，数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优。 scikit-learn支持多种格式的数据，包括经典的iris数据，LibSVM格式数据等。

目录

untroduction
安装scikit-Learn
用户指南
  监督学习
  无监督学习
  模型选择和评估
  检验
  数据集转换
  数据集加载工具
  使用scikit-Learn计算
教程
   使用scikit-Learn介绍机器学习
   关于科学数据处理的统计学习教程
   处理文本数据
   选择正确的评估器
   外部资源，视频和谈话
API参考
常见问题
时光轴