【Scikit-Learn 中文文檔 】安裝 scikit-learn | ApacheCN

中文文檔: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html

英文文檔: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html

GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（以爲不錯麻煩給個 Star，咱們一直在努力）

貢獻者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#貢獻者 

安裝 scikit-learn

Note:若是你想爲這個項目作出貢獻，建議你 安裝最新的開發版本 .

安裝最新版本

Scikit-learn 要求:

• Python (>= 2.7 or >= 3.3),
• NumPy (>= 1.8.2),
• SciPy (>= 0.13.3).

若是你已經有一個安全的 numpy 和 scipy，安裝 scikit-learn 的最簡單的方法是使用 pip

pip install -U scikit-learn 

或者 conda:

conda install scikit-learn 

若是您尚未安裝 NumPy 或 SciPy，還可使用 conda 或 pip 安裝這些。 當使用 pip 時，請確保使用 binary wheels，而且 NumPy 和 SciPy 不會從源從新編譯，這可能在使用操做系統和硬件的特定配置（如 Raspberry Pi 上的 Linux）時發生。 從源代碼構建 numpy 和 scipy 多是複雜的（特別是在 Windows 上），而且須要仔細配置，以確保它們與線性代數程序的優化實現連接。而是使用以下所述的第三方分發。

若是您必須安裝 scikit-learn 及其與 pip 的依賴關係，則能夠將其安裝爲 scikit-learn[alldeps]。 最多見的用例是 requirements.txt 用做 PaaS 應用程序或 Docker 映像的自動構建過程的一部分的文件。此選項不適用於從命令行進行手動安裝。

第三方發行版

若是您還沒有安裝具備 numpy 和 scipy 的 python 安裝，建議您經過軟件包管理器或經過 python 軟件包進行安裝。 這些與 numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib 和許多其餘有用的科學和數據處理庫。

可用選項有:

Canopy 和 Anaconda 適用於全部支持的平臺

Canopy 和 Anaconda 都運送了最新版本的 scikit-learn，另外還有一大批適用於 Windows，Mac OSX 和 Linux 的科學 python 庫。

Anaconda 提供 scikit-learn 做爲其免費分發的一部分.

Warning

     

升級或卸載使用 Anaconda 安裝的 scikit-learn，或者 conda 不該該使用 pip 命令。代替:

升級 scikit-learn:

conda update scikit-learn 

卸載 scikit-learn:

conda remove scikit-learn 

使用 pip install -U scikit-learn 升級 or pip uninstall scikit-learn 卸載 可能沒法正確刪除 conda 命令安裝的文件.

pip 升級和卸載操做僅適用於經過 pip install 安裝的軟件包.

WinPython 適用於 Windows

該 WinPython 項目分佈 scikit-learn 做爲額外的插件。

有關特定操做系統的安裝說明或彙編出血邊緣版本，請參閱 高級安裝說明.

 

 

中文文檔: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html

英文文檔: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html

GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（以爲不錯麻煩給個 Star，咱們一直在努力）

貢獻者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#貢獻者

有興趣的大佬們也能夠和咱們一塊兒來維護，持續更新中 。。。

機器學習交流羣: 629470233