Scikit learn 也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。
sklearn包含了很多机器学习的方式：
Classification 分类
Regression 回归
Clustering 非监督分类
Dimensionality reduction 数据降维
Model Selection 模型选择
PreProcessing 数据与处理
使用sklearn可以很方便地让我们实现一个机器学习算法。
一个复杂度算法的实现，使用sklearn可能只需要调用几行API即可。
所以学习sklearn，可以有效减少我们特定任务的实现周期。
Sklearn安装：
在安装sklearn之前，需要安装两个库，即numpy+mkl和scipy。
不要使用pip3直接进行安装，因为pip3默安装的是numpy，而不是numpy+mkl。
第三方库下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
这个网站的使用方法，按照下述网站：http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205
找到对应python版本的numpy+mkl和scipy，下载安装即可。
KNneighborsClassifier参数说明： n_neighbors：默认为5，就是k-NN的k的值，选取最近的k个点。 weights：默认是uniform，参数可以是uniform、distance，也可以是用户自己定义的函数。uniform是均等的权重，就说所有的邻近点的权重都是相等的。distance是不均等的权重，距离近的点比距离远的点的影响大。用户自定义的函数，接收距离的数组，返回一组维数相同的权重。 algorithm：快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己决定合适的搜索算法。除此之外，用户也可以自己指定搜索算法ball_tree、kd_tree、brute方法进行搜索，brute是蛮力搜索，也就是线性扫描，当训练集很大时，计算非常耗时。kd_tree，构造kd树存储数据以便对其进行快速检索的树形数据结构，kd树也就是数据结构中的二叉树。以中值切分构造的树，每个结点是一个超矩形，在维数小于20时效率高。ball tree是为了克服kd树高纬失效而发明的，其构造过程是以质心C和半径r分割样本空间，每个节点是一个超球体。 leaf_size：默认是30，这个是构造的kd树和ball树的大小。这个值的设置会影响树构建的速度和搜索速度，同样也影响着存储树所需的内存大小。需要根据问题的性质选择最优的大小。 metric：用于距离度量，默认度量是minkowski，也就是p=2的欧氏距离(欧几里德度量)。 p：距离度量公式。在上小结，我们使用欧氏距离公式进行距离度量。除此之外，还有其他的度量方法，例如曼哈顿距离。这个参数默认为2，也就是默认使用欧式距离公式进行距离度量。也可以设置为1，使用曼哈顿距离公式进行距离度量。 metric_params：距离公式的其他关键参数，这个可以不管，使用默认的None即可。 n_jobs：并行处理设置。默认为1，临近点搜索并行工作数。如果为-1，那么CPU的所有cores都用于并行工作。
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