Anaconda中安装包，根据不同的实验，建议选择创建不同的环境，然后在相应的环境下安装所需要的包，利用Anaconda安装包还是非常容易的，可以避免一些包的依赖性问题，后续有时间会增加对于这方面的理论介绍。
一、创建新环境并启动，（可根据情况）安装所需要的Python版本
在开始种选择Anaconda Prompt启动，创建新环境ml->启动ml->安装Python->安装内核->把新环境添加到内核中。
conda create -n ml #创建新环境
activate ml #激活新环境
conda install python=3.6.2 #在新环境中安装Python，可默认也可选择相应的版本
pip install ipykernel #安装内核
python -m ipykernel install --name=ml #把新环境添加到内核中，在jupyter中新建文件时可以看到
conda create -n ml #创建新环境 activate ml #激活新环境 conda install python=3.6.2 #在新环境中安装Python，可默认也可选择相应的版本 pip install ipykernel #安装内核 python -m ipykernel install --name=ml #把新环境添加到内核中，在jupyter中新建文件时可以看到
二、安装sklearn、pandas包
sklearn为scikit-learn的简写，用到sklearn的同时，一般也会用到pandas包，可以用如下代码安装scikit-learn、pandas等包，然后可以用conda list查看已安装好的包。
conda install scikit-learn #安装sklearn conda install pandas #安装pandas conda list #查看利用conda已装好的包
如果想利用pip安装sklearn，可以参考这篇文章：初学者安装Sklearn详细步骤（有详细步骤截图，亲测完成）_B.Y.Chen的博客-CSDN博客_sklearn库怎么安装
