Sklearn 0.21 中文文档校对活动 | ApacheCN

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贡献指南
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章节列表
安装 scikit-learn(t.cn/AiTpJulm)
用户指南
1. 监督学习(t.cn/AiTpJu8y)
1.1. 广义线性模型(t.cn/AiTpJu16)
1.2. 线性和二次判别分析(t.cn/AiTpJuDL)
1.3. 内核岭回归(t.cn/AiTpJ3PF)
1.4. 支持向量机(t.cn/AiTpJ3wk)
1.5. 随机梯度下降(t.cn/AiTpJ34T)
1.6. 最近邻(t.cn/AiTpJ3t7)
1.7. 高斯过程(t.cn/AiTpJ3Iu)
1.8. 交叉分解(t.cn/AiTpJ3XI)
1.9. 朴素贝叶斯(t.cn/AiTpJ3Kp)
1.10. 决策树(t.cn/AiTpJ30W)
1.11. 集成方法(t.cn/AiTpJ3QP)
1.12. 多类和多标签算法(t.cn/AiTpJ3us)
1.13. 特征选择(t.cn/AiTpJ3ep)
1.14. 半监督学习(t.cn/AiTpJ1PI)
1.15. 等式回归(t.cn/AiTpJ1wi)
1.16. 概率校准(t.cn/AiTpJ14p)
1.17. 神经网络模型(有监督)(t.cn/AiTpJ1Iw)
2. 无监督学习(t.cn/AiTpJ19G)
2.1. 高斯混合模型(t.cn/AiTpJ1YX)
2.2. 流形学习(t.cn/AiTpJ1mp)
2.3. 聚类(t.cn/AiTpJ1gf)
2.4. 双聚类(t.cn/AiTpJBhV)
2.5. 分解成分中的信号(矩阵分解问题)(t.cn/AiTpJBAj)
2.6. 协方差估计(t.cn/AiTpJB49)
2.7. 新奇和异常值检测(t.cn/AiTpJBcW)
2.8. 密度估计(t.cn/AiTpJBi5)
2.9. 神经网络模型(无监督)(t.cn/AiTpJB9G)
3. 模型选择和评估(t.cn/AiTpJBON)
3.1. 交叉验证:评估估算器的表现(t.cn/AiTpJBHT)
3.2. 调整估计器的超参数(t.cn/AiTpJB3d)
3.3. 模型评估: 量化预测的质量(t.cn/AiTpJBDu)
3.4. 模型持久化(t.cn/AiTpJrhB)
3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型(t.cn/AiTpJr4x)
4. 检验(t.cn/AiTpJrI2)
4.1. 部分依赖图(t.cn/AiTpJrSI)
5. 数据集转换(t.cn/AiTpJr0X)
5.1. Pipeline(管道)和 FeatureUnion(特征联合): 合并的评估器(t.cn/AiTpJrTp)
5.2. 特征提取(t.cn/AiTpJrn7)
5.3 预处理数据(t.cn/AiTpJdx6)
5.4 缺失值插补(t.cn/AiTpJdSI)
5.5. 无监督降维(t.cn/AiTpJdOv)
5.6. 随机投影(t.cn/AiTpJd8b)
5.7. 内核近似(t.cn/AiTpJd1z)
5.8. 成对的矩阵, 类别和核函数(t.cn/AiTpJdDy)
5.9. 预测目标 (y) 的转换(t.cn/AiTpJg7C)
6. 数据集加载工具(t.cn/AiTpJgy2)
6.1. 通用数据集 API(t.cn/AiTpJgy2)
6.2. 玩具数据集(t.cn/AiTpJgy2)
6.3 真实世界中的数据集(t.cn/AiTpJgy2)
6.4. 样本生成器(t.cn/AiTpJgy2)
6.5. 加载其他数据集(t.cn/AiTpJgy2)
7. 使用scikit-learn计算(t.cn/AiTpJgeU)
7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据(t.cn/AiTpJgeU)
7.2. 计算性能(t.cn/AiTpJgeU)
7.3. 并行性、资源管理和配置(t.cn/AiTpJgeU)
教程(t.cn/AiTpJebG)
使用 scikit-learn 介绍机器学习(t.cn/AiTpJecf)
关于科学数据处理的统计学习教程(t.cn/AiTpJeih)
机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象(t.cn/AiTpJeof)
监督学习:从高维观察预测输出变量(t.cn/AiTpJepS)
模型选择:选择估计量及其参数(t.cn/AiTpJejW)
无监督学习: 寻求数据表示(t.cn/AiTpJe8T)
把它们放在一起(t.cn/AiTpJe3X)
寻求帮助(t.cn/AiTpJegT)
处理文本数据(t.cn/AiTpJDv0)
选择正确的评估器(estimator.md)(t.cn/AiTpJD2I)
外部资源,视频和谈话(t.cn/AiTpJDbe)
API 参考(t.cn/AiTpJDck)
常见问题(t.cn/AiTpJDJP)
时光轴(t.cn/AiTpJDaR)
流程
一、认领
首先查看整体进度(t.cn/AiTpJDC9),确认没有人认领了你想认领的章节。
然后回复 ISSUE,注明“章节 + QQ 号”(一定要留 QQ)。
二、校对
需要校对:
语法
术语使用
文档格式
如果觉得现有翻译不好,重新翻译也是可以的。
三、提交
提交的时候不要改动文件名称,即使它跟章节标题不一样也不要改,因为文件名和原文的链接是对应的!!!
fork Github 项目
修改docs/0.21.3中的文档
push
pull request
请见 Github 入门指南(t.cn/AiCOHNbP)。