SciKit-learn 是老牌的开源 Python 算法框架，始于 2007 年的 Google Summer of Code 项目，最初由 David Cournapeau 开发；它是一个简洁、高效的算法库，提供一系列的监督学习和无监督学习的算法，以用于数据挖掘和数据分析。SciKit-learn 几乎覆盖了机器学习的所有主流算法，这为其在 Python 开源世界中奠定了江湖地位。 它的算法库建立在 SciPy (Scientific Python) 之上——你必须先安装 SciPy 才能使用 SciKit-learn ，它的框架中一共包括了：
NumPy: 基础的多维数组包SciPy: 科学计算的基础库Matplotlib: 全面的 2D/3D 测绘IPython: 改进的交互控制器Sympy: 符号数学Pandas:数据结构和分析 它命名的由来：SciPy 的扩展和模块在传统上被命名为 SciKits，而提供学习算法的模组就被命名为 scikit-learn。
它与 Python 世界另一大算法框架——TensorFlow 的主要区别是：TensorFlow 更底层。而 SciKit-learn 提供了执行机器学习算法的模块化方案，很多算法模型直接就能用。
优点：
经过筛选的、高质量的模型覆盖了大多数机器学习任务可扩展至较大的数据规模使用简单 缺点：
灵活性低 官网：http://scikit-learn.org/
学习文档：http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5250997.html
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