我使用的是腾讯云的云计算服务器。该服务器的下载速度和计算速度比较快，适合机器学习的开发。
首先在linux中登陆服务器
ssh -q -l ubuntu -p 22 154.8.139.116然后输入密码。
pip3 install --upgrade pip
pip install --user numpy
pip install --user scipy
pip install --user scikit-learn安装完 Sklearn 后，不要直接去用，先了解一下都有什么模型方法，然后选择适当的方法，来达到你的目标。
Sklearn 官网提供了一个流程图， 蓝色圆圈内是判断条件，绿色方框内是可以选择的算法：
从 START 开始，首先看数据的样本是否 >50，小于则需要收集更多的数据。
由图中，可以看到算法有四类，分类，回归，聚类，降维。
其中 分类和回归是监督式学习，即每个数据对应一个 label。 聚类 是非监督式学习，即没有 label。 另外一类是 降维，当数据集有很多很多属性的时候，可以通过 降维 算法把属性归纳起来。例如 20 个属性只变成 2 个，注意，这不是挑出 2 个，而是压缩成为 2 个，它们集合了 20 个属性的所有特征，相当于把重要的信息提取的更好，不重要的信息就不要了。
然后看问题属于哪一类问题，是分类还是回归，还是聚类，就选择相应的算法。 当然还要考虑数据的大小，例如 100K 是一个阈值。
可以发现有些方法是既可以作为分类，也可以作为回归，例如 SGD。