Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，特别是在数据科学和机器学习领域。`scikit-learn`是Python中的一个核心机器学习库，它提供了大量的监督和无监督学习算法，以及用于数据预处理、模型选择和评估的工具。这个压缩包"python3.7.3-win64-skitlearn依赖安装包"包含了在Windows上安装`scikit-learn`及其相关依赖的whl文件，适用于Python 3.7.3 64位环境。
让我们详细了解一下`scikit-learn`。`scikit-learn`（也称为sklearn）是基于Python的数据分析和机器学习库，它的设计思想是易于使用和理解。它包含以下主要功能：
1. **分类**：支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯等。
2. **回归**：线性回归、多项式回归、支持向量回归等。
3. **聚类**：K-means、层次聚类、DBSCAN等。
4. **降维**：主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、t-SNE等。
5. **特征选择**：基于模型的选择、基于统计的方法等。
6. **模型选择和评估**：交叉验证、网格搜索、各种性能度量如准确率、召回率、F1分数等。
在这个压缩包中，除了`scikit-learn`的whl文件`scikit_learn-1.0.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl`外，还有两个依赖库的whl文件：
1. **Joblib**：这是一个高效的Python库，主要用于并行计算和内存缓存。在`scikit-learn`中，Joblib用于加速计算密集型任务，如训练大规模数据集的模型。
2. **Threadpoolctl**：这个库用于控制线程池，特别在多线程环境下，它可以有效地避免OpenBLAS等线程库引发的问题，确保在使用`scikit-learn`时不会因为过多的线程导致系统资源过度消耗。
安装这些whl文件通常通过Python的包管理器`pip`来完成。在命令行中，你可以逐个安装这些文件，例如：
```bash
pip install scikit_learn-1.0.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install joblib-0.16.0-py3-none-any.whl
pip install threadpoolctl-3.1.0-py3-none-any.whl
```
请注意，确保你正在使用的Python环境与这些whl文件兼容，即Python 3.7.3 64位。如果你的环境不匹配，可能需要下载对应版本的whl文件。
在安装完成后，你就可以在Python环境中导入`sklearn`库，开始进行机器学习项目了。例如：
```python
import sklearn
# 现在你可以使用scikit-learn提供的各种函数和类
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
`scikit-learn`是Python中强大的机器学习工具，结合Joblib和Threadpoolctl可以实现高效且稳定的计算。这个压缩包为在Windows系统中使用Python 3.7.3版本的用户提供了便捷的安装方式。
python3.7.3-win64-skitlearn依赖安装包.zip （3个子文件） 
threadpoolctl-3.1.0-py3-none-any.whl 15KB
