本文主要是介绍机器学习算法库scikit-learn的安装，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
scikit-learn 是一个python实现的免费开源的机器学习算法包，从字面意思可知，science 代表科学，kit代表工具箱，直接翻译过来就是用于机器学习的科学计算包。
安装scikit-learn有两种方式：
（1）安装官方发布的包。
（2）安装第三方开发工具，里边已经包含了scikit-learn。
对于（2），我推荐的是canopy，在mac和windows都比较好用。可以不用考虑安装python，numpy，scipy，因为canopy已经自自带了这些。
scikit-learn需要以下包或者工具：
- Python (>= 2.6 or >= 3.3),
- NumPy (>= 1.6.1),
- SciPy (>= 0.9).
其实往往我们还需要matplotlib，这个可以非常方便的画图显示数据，可以有matlab一样的效果。
1. Windows下的安装
First you need to install numpy and scipy from their own official installers.
Wheel packages (.whl files) for scikit-learn from PyPI can be installed with the pip utility. Open a console and type the following to install or upgrade scikit-learn to the latest stable release:
pip install -U scikit-learn
If there are no binary packages matching your Python version you might to try to install scikit-learn and its dependencies fromChristoph Gohlke Unofficial Windows installers or from a Python distribution instead.
2. Mac下的安装
Scikit-learn and its dependencies are all available as wheel packages for OSX:
pip install -U numpy scipy scikit-learn
3. Linux下的安装
linux下没有提供像windows和Mac下那样方便的安装包，所以必须手工创建依赖库。
从源码安装需要scikit-learn运行依赖库、python开发头文件，c/c++编译器。
3.1 Under Debian-based operating systems, which include Ubuntu, if you have Python 2 you can install all these requirements by issuing:
如果是python2.6或者python2.7，你可以执行如下的命令：
sudo apt-get install build-essential python-dev python-setuptools \python-numpy python-scipy \libatlas-dev libatlas3gf-base
如果是python3.3或者python3.4，你可以执行如下的命令：
sudo apt-get install build-essential python3-dev python3-setuptools \python3-numpy python3-scipy \libatlas-dev libatlas3gf-base
安装matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib
3.2 在centos或者redhat下可以这样安装：
sudo yum -y install gcc gcc-c++ numpy python-devel scipy
3.3. 使用pip安装scikit-learn
pip install --user --install-option="--prefix=" -U scikit-learn
这篇关于机器学习算法库scikit-learn的安装的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
