Scikitlearn：经典机器学习算法库

1. 背景介绍

1.1 机器学习的兴起与挑战

随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量的业务数据。如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为企业提升效率、优化决策的关键。机器学习作为人工智能的核心技术之一，能够帮助我们从数据中学习规律，并用于预测、分类、聚类等任务。

然而，机器学习算法的实现往往需要复杂的数学知识和编程技巧，对于非专业人士来说门槛较高。此外，不同算法的适用场景和参数设置也需要经验积累，这给机器学习的应用带来了挑战。

1.2 Scikit-learn 应运而生

Scikit-learn 是一个基于 Python 的开源机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，包括数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估等。Scikit-learn 的设计目标是简洁、高效、易用，它封装了底层算法的复杂性，使得用户可以专注于业务问题的解决。

2. 核心概念与联系

2.1 监督学习与无监督学习

机器学习算法可以分为监督学习和无监督学习两大类。

• 监督学习：指从带有标签的数据中学习规律，例如分类和回归问题。
• 无监督学习：指从没有标签的数据中学习规律，例如聚类和降维问题。

Scikit-learn 提供了多种监督学习和无监督学习算法，可以满足不同场景的需求。