sklearn简介：
sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址如下：http://sklearn.apachecn.org/
里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。
机器学习任务通常包括分类（Classification）和回归（Regression），常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、GBDT、boosting、神经网络NN。
常见的降维方法包括TF-IDF、主题模型LDA、主成分分析PCA等等。
接下来我们安装sklearn，目前最新版本是0.19.0，在安装sklearn之前，需要先安装一些必要的模块：
安装Scikit-learn 要求:
1、Python (>= 2.7 or >= 3.3),
2、NumPy (>= 1.8.2),（这里也有坑，numpy的版本并不是越高越好，有不兼容问题，稍后有详细）
3、SciPy (>= 0.13.3).
如果你已经有一个安全的 numpy 和 scipy，安装 scikit-learn 最简单的方法是使用 pip安装：
pip install -U scikit-learn
安装好之后进入python导入模块测试是否有问题：
import sklearn
出现warning如下图： 
版本查询：
进入python:
导入模块：import numpy
版本查询：numpy.version.version 或者 numpy.version
查询结果：’1.15.0’
numpy官网也可看到最新版本是多少：
网址：https://pypi.org/project/numpy/#history 
解决方法：
卸载当前版本：pip uninstall numpy
安装低版本：pip install numpy==1.14.5
即可。
进入python
导入：import sklearn
无报错！ok
END！
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