Scikit-learn, 或稱sklearn，是一個專為Python設計的開源機器學習庫，它集合了數據預處理、特征工程、各類機器學習算法的工具函數和類。設計簡潔高效，目標明確，便于用戶構建模型并進行訓練和預測。最新版本支持并行計算，利用多核CPU或分布式計算提升計算效率。

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sklearn庫內包含豐富資源，如機器學習模型、數據處理和評估工具。它涵蓋了數據處理的全流程，對初學者和專業人士都十分實用。今日學習的重點包括監督學習模型的sklearn.svm模塊和模型選擇與評估的sklearn.model_selection模塊。

sklearn.svm模塊提供了支持向量機算法的各種模型和輔助函數，如分類、回歸和異常檢測模型，以及數據預處理和參數調節工具。使用這個模塊，可以方便構建和分析SVM模型。

sklearn.model_selection模塊是模型優化的重要工具，用于劃分數據集、交叉驗證和參數搜索，有助于模型的評估和優化。

此外，sklearn.metrics模塊提供了評估模型性能的函數，幫助分析分類和回歸模型的效能。

Joblib庫則支持并行計算，提升數據處理效率，尤其是在大規模數據集上。Pandas和NumPy雖然在數據科學領域重要，但各有側重。NumPy適合數學和數組操作，Pandas用于表格數據處理。

Matplotlib作為基礎的可視化庫，與NumPy、Pandas等配合，為數據可視化提供便利。Matplotlib的兩種接口面向對象和基于MATLAB封裝的pyplot，各有其適用場景。

Seaborn則以易用性和高效的數據可視化而聞名，適用于快速探索和展示數據。安裝sklearn可以通過命令行或虛擬環境進行，如以鳶尾花二分類問題為例進行實踐。