scikit是目前最流行的python开源机器学习工具之一，它封装了线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、k-means等多种机器学习/数据挖掘常用模型，非常适合数据分析师或科研人员使用。

scikit相对于R、matlab的优势在于它是用python编写的，因此scikit可以对接大量已有的python库，例如使用结巴分词（python中文分词）配合scikit中的聚类算法，就可以轻松地完成文本的聚类。

scikit教程列表如下（持续更新）：

scikit使用教程

• scikit安装教程
• scikit逻辑回归教程

scikit数据集简介

• iris数据集简介
• make_blobs聚类数据生成器简介

目录中的教程使用scikit配合matplotlib（Python的绘图组件，主要用于绘制统计图，如图）来介绍scikit中封装的各种机器学习算法。