现在智能科技化可谓是“横行”，机器人的研究一直都是热门话题，经常被很多学习语言的小伙伴们津津乐道，如果大家也想接触这部分知识，那就必须得先做个敲门砖，要对Scikit-learn库掌握住，理由也很简单，因为它是真正意义上可以称作是机器学习的最佳库，也是初学者，由浅入深人的重要工具，使用内容如下：
先安装最新版Scikit：
pip install scikit-learn
最重要的就是导入数据：
from sklearn.datasets import load_wine X,y = load_wine(return_X_y=True)
然后来学习下，经常会碰到的问题，预处理。
预处理的理解可以为以下内容，我们要进行机器使用，所有的设定基本上都是我们事先做好的，但是还是可能发生偶然性情况，因此需要预处理才可以。
from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_train_clean = imputer.fit(X_train)
这样一来，最起码入门学习内容已经告知大家完毕了，那么大家可以利用这短短几行代码，去做一个简单的小测验，如果对机器学习更好奇的话，还可以看其他学习内容。
