Sklearn 0.21 中文文档校对活动 | ApacheCN

整体进度：https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh/issues/352

贡献指南：https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

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贡献指南

请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

可能有用的链接：

• 英文官网
• 中文翻译

负责人：

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章节列表

• 安装 scikit-learn
• 用户指南
• 1. 监督学习
• 1.1. 广义线性模型
• 1.2. 线性和二次判别分析
• 1.3. 内核岭回归
• 1.4. 支持向量机
• 1.5. 随机梯度下降
• 1.6. 最近邻
• 1.7. 高斯过程
• 1.8. 交叉分解
• 1.9. 朴素贝叶斯
• 1.10. 决策树
• 1.11. 集成方法
• 1.12. 多类和多标签算法
• 1.13. 特征选择
• 1.14. 半监督学习
• 1.15. 等式回归
• 1.16. 概率校准
• 1.17. 神经网络模型（有监督）

• 2. 无监督学习
• 2.1. 高斯混合模型
• 2.2. 流形学习
• 2.3. 聚类
• 2.4. 双聚类
• 2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题）
• 2.6. 协方差估计
• 2.7. 新奇和异常值检测
• 2.8. 密度估计
• 2.9. 神经网络模型（无监督）

• 3. 模型选择和评估
• 3.1. 交叉验证：评估估算器的表现
• 3.2. 调整估计器的超参数
• 3.3. 模型评估: 量化预测的质量
• 3.4. 模型持久化
• 3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型

• 4. 检验
• 4.1. 部分依赖图

• 5. 数据集转换
• 5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器
• 5.2. 特征提取
• 5.3 预处理数据
• 5.4 缺失值插补
• 5.5. 无监督降维
• 5.6. 随机投影
• 5.7. 内核近似
• 5.8. 成对的矩阵, 类别和核函数
• 5.9. 预测目标 (y) 的转换

• 6. 数据集加载工具
• 6.1. 通用数据集 API
• 6.2. 玩具数据集
• 6.3 真实世界中的数据集
• 6.4. 样本生成器
• 6.5. 加载其他数据集

• 7. 使用scikit-learn计算
• 7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据
• 7.2. 计算性能
• 7.3. 并行性、资源管理和配置

• 教程
• 使用 scikit-learn 介绍机器学习
• 关于科学数据处理的统计学习教程
• 机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象
• 监督学习：从高维观察预测输出变量
• 模型选择：选择估计量及其参数
• 无监督学习: 寻求数据表示
• 把它们放在一起
• 寻求帮助

• 处理文本数据
• 选择正确的评估器(estimator.md)
• 外部资源，视频和谈话

• API 参考
• 常见问题
• 时光轴

流程

一、认领

首先查看整体进度，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：

1. 语法
2. 术语使用
3. 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。