本课程使用Python3讲解，课程内容同时适应于Windows、Mac OS X和Linux。
本课程以让学员学会使用scikit-learn编写机器学习代码为目的，拒绝纯理论讲解。
scikit-learn实现了大量机器学习算法，如k-临近、线性回归、梯度下降、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、PCA等。通常会将scikit-learn与深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch在一起使用。使用scikit-learn对数据进行预处理，然后使用Tensorflow、PyTorch等深度学习框架进行神经网络训练。因此，在学习Tensorflow、PyTorch等深度学习框架之前，先了解scikit-learn非常重要。
本课程是《机器学习系列课程》中的重要部分。这套视频课程包括但不限于Python基础、常用机器学习框架（如scikit-learn、tensorflow、pytorch、caffe、keras等），机器学习核心算法、大量的实战案例、机器学习的数学基础，机器学习在自然语言处理中的应用、机器学习在推荐系统中的应用。
