NumPy

NumPy（Numerical Python的简称）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure）结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。NumPy提供了大量的维度数组与矩阵运算的功能，针对数组运算提供大量的数学函数库。

SciPy

SciPy是基于NumPy构建的一个集成了多种数学算法和方便函数的Python模块，它包含各种专用于科学计算中常见问题的工具箱。SciPy的不同子模块对应不同的应用，如插值、积分、优化、图像处理、统计、特殊函数等。

作为非专业程序员，科学家往往倾向于重新发明轮子，这会导致错误、非最优、难以共享和不可维护的代码。而SciPy的库函数大大增加了Python在操作和可视化数据方面的能力，使得Python的交互式会话变成了一个数据处理和系统原型构建环境，可以与MATLAB、IDL、Octave、R-Lab和SciLab等系统相匹敌。

因此，SciPy可以高效地处理科学计算中的问题，为科学家和工程师提供了便利。

Matplotlib

Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。

Matplotlib由John D. Hunter在2002年开始编写，2003年发布了第一个版本，并加入了BSD开源软件组织。如需更多信息，建议查阅相关书籍或询问专业编程技术人员。

Pandas

Pandas是Python的一个开源数据分析工具，它是基于Numpy构建的，用于提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas的名字衍生自术语“panel data”和“Python data analysis”。

Pandas主要有两种数据结构：Series和DataFrame。

Series：是一种类似于一维数组的对象，由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
DataFrame：是一个二维的表结构，可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。

Pandas可以从各种文件格式如CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel导入数据，还可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

总之，Pandas是一个功能强大的工具，能够帮助您高效地操作大型数据集，并提供大量能使您快速便捷地处理数据的函数和方法。

sklearn

sklearn是用Python编写的，因此你需要具备基本的Python编程能力，包括了解数据类型（如列表、字典、元组等）、控制流（如if语句、for循环等）以及函数定义和调用等。
数学基础：机器学习算法背后涉及大量的数学原理，包括线性代数（矩阵运算、特征向量等）、概率论与数理统计（概率分布、假设检验、回归分析等）。这些数学知识有助于你深入理解算法原理，以及优化模型参数。
机器学习基本概念和算法：了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，以及各种常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K均值聚类等。
数据预处理和特征工程：在实际应用中，数据通常需要进行预处理和特征工程才能用于训练模型。这包括数据清洗（处理缺失值和异常值）、特征选择（选择对模型预测有帮助的特征）、特征变换（如归一化、标准化等）以及特征编码（如独热编码、标签编码等）。
模型评估与优化：了解如何评估模型的性能，包括使用训练集和测试集、交叉验证等方法，以及各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1值等）。此外，还需要了解如何优化模型参数，如使用网格搜索、随机搜索等方法。
Pipeline与自动化：在sklearn中，Pipeline是一种将多个步骤组合成一个完整流程的工具，这有助于自动化机器学习流程。了解如何使用Pipeline以及相关的工具，如FeatureUnion、ColumnTransformer等，可以提高工作效率。
API设计与使用：熟悉sklearn的API设计原理以及常用API的使用方法，包括估计器（Estimator）、预测器（Predictor）和转换器（Transformer）等核心API。

Yellowbrick

Yellowbrick是一套被称为"Visualizers"的可视化诊断工具组成的套餐，由Scikit-Learn API延伸而来，对模型选择过程其指导作用。Yellowbrick结合了Scikit-Learn和Matplotlib，并且最好地传承了Scikit-Learn文档，可以对模型进行可视化。

Yellowbrick的主要目标是创建一个和Scikit-Learn类似的有意义的API。在Yellowbrick中，Visualizers是estimators从数据中学习得的对象，其主要任务是产生可对模型选择过程有更深入了解的视图。

Yellowbrick的安装方式很简单，使用命令pip install yellowbrick即可。安装完成后，就可以进行使用了。