更新@2016.11.01：参考http://blog.csdn.net/u014265088/article/details/52983130

写在前面：如果是windows环境下安装的话，各种包都推荐下载exe直接安装。

为了图方便的，可以先试试pip install xxx，如果报错还是建议直接下载exe文件！！！

 

以下是安装过程~

Python机器学习包scikit-learn安装步骤：

1.    首先安装几个依赖包：

pip install numpy

pip install scipy

pip install matplotlib (可选，用于画图的辅助包，建议安装)

2.    再安装scikit-learn

pip install scikit-learn

以上，（关于python环境的搭建以及pip的安装就不再细说啦）

 

幸运（？）的同学，通过以上的步骤就搭好了环境啦。而另一部分悲催（？）的同学（比如我?==？）再试了很多次之后，选择了。。。。

直接下载exe安装

推荐一套可用的~

http://download.csdn.net/detail/sindy_jen/8532855

直接下载安装就可以拉~

 

特别注意不是numpy，是numpy-MKL

因为我是之前装过numpy，所以没注意这里需要的是numpy-MKL，以至于我在import某个具体模块时报错如下:

不过好在上述报错比较良心，明显可以看出是numpy的问题，再google一下就找到问题啦~

 

啊，以上，终于可以好好的开发（码代码啦）！~

Update at 2016-04-10

前两天在另一台电脑上也按照以上方法安装了sklearn，但是又出现了新的报错

主要的原因是scipy安装出现了问题，导致在from skearn import 某些具体模块时，会报错。

在被折腾得头都大了的时候发现了anaconda这个神器！！！

简介:由于在windows环境下没有很好的python包依赖管理工具。出现了这一款集成了python科学计算环境的神器anaconda，这里面已经自动包含了numpy、scipy、matplotlib等。

Btw，如果你使用的是pycharms进行开发的话，再设置一下解释器就ok啦。