# 機器學習 > 原文： [https://pythonbasics.org/machine-learning/](https://pythonbasics.org/machine-learning/) 在想學習 Python 的人當中，Scikit 是目前最熱門的名稱之一。 它是最有效的機器學習庫。 scikit 最好的部分是初學者可以發現它有效。 ## 使用 Python 進行機器學習 ### Scikit-Learn 簡介 首先，該工具以前稱為 scikit-learn，主要是一個免費的工具機器學習平臺，專門用于 Python 編碼語言。 該軟件帶有一系列分類，回歸以及一堆算法，其中還包括支持向量機。 也有梯度增強，隨機森林，DBSCAN，k-means。 其開發的主要目的是沿著編程編號以及 NumPy 和 Scipy 之類的技術庫交換和使用數據。 如上所述，由 David Cournapeau 編寫的 Google Summer of Code 項目以 scikit-learn 的形式引入了該機器學習平臺。 該名稱來源于基本概念，即該產品是“SciKit”或 SciPy Toolkit，這是 SciPy 的獨特制造和提供的外部組件。 然后，其他編碼人員再次編寫了本機代碼平臺。 據說 scikit-learn 仍處于開發階段。  ### Scikit 入門 開始執行時，該工具主要是使用 Python 準備的。 但是，某些核心算法是用 Cython 編碼的，其主要目的是提高性能。 LIBSVM 上的 Cython 封面執行支持向量機。 另一方面，邏輯回歸以及線性支持向量機是通過圍繞 LIBLINEAR 的等效覆蓋完成的。 最終，機器學習平臺簡單易用，使數據挖掘和分析變得簡單。 每個人都可以使用該工具。 它可以在各個方面重復使用。 這個開源工具也可以用于商業目的。 它所需要的只是擁有 BSD 許可證。 在將本機數據集應用于機器學習后，就可以立即開始一個項目。 ```py pip install sklearn ``` ### 應用 初級或初學者的 Python 機器學習過去很難。 但是，用戶友好的機器學習平臺 Scikit-learn 確實使事情變得更簡單。 使用 scikit-learn 學習，以及進行任何類型的定制產品開發或用于 R&D 用途。 Scikit 附帶了一系列模塊和庫，供初學者選擇，從而提供了處理特定任務的多種方式。 在學習的同時，可以處理一個完整的項目。 作為工具的 Scikit 非常易于使用。 您可以簡單地安裝該工具并在初始階段開始使用 Python 解釋器。 特別是，該工具對于尋找小型端到端項目的初學者可能很有用。 盡管有各種版本的 Scikits 軟件，但 Scikit-Learn 確實是用于機器學習 Python 的最先進且配備最完善的工具。 Scikit-Image 被認為是同等豐富的工具。