Scikit-learn（sklearn） 0.19 中文文檔校驗邀請函

scikit-learn（sklearn）官方地址: http://scikit-learn.org/

scikit-learn（sklearn）中文地址: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/

* 簡單高效的數據挖掘和數據分析工具

* 可供大家使用，可在各種環境中重複使用

* 建立在 NumPy，SciPy 和 matplotlib 上

* 開放源碼，可商業使用 - BSD license

前言

在差不多 20 天前的時候，我們組織了一下 Sklearn 0.19.0 中文文檔 的翻譯活動，具體詳情請看知乎地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29792694。

一共有大約 40 位貢獻者參與到該翻譯活動中來了，參與的貢獻者鏈接: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#貢獻者（如有漏掉忘記添加的 貢獻者 麻煩聯繫我們加上去，抱歉了）。

大家這些天付出了辛勤的汗水，也迎取了豐碩的果實，由於篇幅有限，這裡不再發具體的內容，甩一個豐碩的果實鏈接吧: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html。

雖然這只是一個初版的內容，但是聊勝於無，還需要慢慢的優化，才能讓果實越來越好，才能獲取大家的認可，才能以此為基礎，讓我們一起走的更快，走的更遠 。。。

主題

辣么直奔該文章主題了，如該文章標題所述，那麼當然是校驗 Sklearn 0.19.0 中文文檔 了，但深知個人力量是有限的，所以希望更多有意向的朋友，想邀請下大家來參與到該校驗活動中來了，如果大佬您有興趣，麻煩撩一下文章下面的 聯繫方式 部分。

組織翻譯過的文檔

• TensorFlow R1.2 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030122
• Sklearn 0.19 中文文檔: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/
• Sklearn 0.18 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030181
• Apache Beam 中文文檔: http://beam.apachecn.org/
• Apache Spark 2.2.0 中文文檔: http://spark.apachecn.org/docs/cn/2.2.0/
• Apache Spark 2.0.2 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=2883613
• Apache Storm 1.1.0 中文文檔: http://storm.apachecn.org/releases/cn/1.1.0/
• Apache Kudu 1.4.0 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10813594
• Apache Zeppelin 0.7.2 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030467
• Elastic Elasticsearch 5.4 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=4260364
• Elastic Kibana 5.2 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=8159377

在這裡感謝一下參與過的各位貢獻者們！~

機器學習實戰

趁著我們前段時間組織學習時，將《機器學習實戰》這本書的內容看了一遍後，錄製了一期《機器學習教學版》的視頻發布到了網上，相對於我們最先錄製的《機器學習討論版》的視頻來說，這次算是比較成功的。

我們將該視頻上傳到了 優酷，bilibili，AcFun，並且在我們的知乎，GitHub 上進行了文檔和代碼的維護，雖然只是一個初版的，但我們爭取做的更好，我們一直在努力 。。。

如果你也有興趣，可以參與進來，一起學習，一起成長，一起走的更快，走的更遠 。。。

視頻文檔代碼相關資料在文章後面的 相關資料 部分。

有任何更好的建議，問題反饋，更好的想法啥的，麻煩聯繫下我們，我們的聯繫方式在文章後面，謝謝。

問題答疑

1. 為何翻譯各種技術的官方文檔？

   答: 官方文檔用來入門，是非常好的資料，英語好的朋友建議多看官方文檔，英語不好的朋友可以參考下我們翻譯的文檔。

2. 這些文檔太基礎了，沒有實戰性的東西，意義不大。
   答: 其實我很想反問一句，如果連基礎性的東西都弄不好，還談什麼實戰性的東西呢 ？？？連路都不會走，還怎麼跑呢 。。。？？？
3. 我英語不好，感覺自己翻譯的不好，怕耽誤了別人。
   答: 要挑戰自己，英語不好不要緊，這也是一個學習的過程，更何況你不是一個人在戰鬥，你還有我們。
4. 校驗工作（校驗步驟）是個怎樣的套路 ？
   答: 查看下面的聯繫方式，加入那個企鵝群或者聯繫下面的企鵝就好，就會有朋友 25 小時接待你，我們一直在等待志同道合的你 。。。

校驗要求

相對於校驗要求來說，我覺得沒什麼太大的要求吧，因為什麼不會的都可以學嘛，相關的基礎資料我們 ApacheCN 都在整理中，我們一直在努力。。。

我們覺得更重要的是，做這麼一件事情，對大家或者對自己來說，有木有意義，或者說做好之後，對自己有木有提升吧，反正我們覺得是非常有意義的一件事情 。。。

校驗時間

開始時間: 如果說我們不得不來一次說走就走的旅行的話，那麼我希望不是說走就走，而是現在就走 。。。

結束時間: 由人數的多少決定吧，希望儘快弄好。

前期基礎

為了我們能上手 Sklearn，所以我們前期花了一點時間，整理了《機器學習實戰》這本書裡面的內容，並且將該書籍裡面的內容錄製了《機器學習教學版》這套入門的視頻，希望能對大家有所幫助。

可以參考下面的 相關資料 部分。

後期計劃

1. Sklearn 中相關例子整理到 github: 翻譯代碼的文檔，並且加上應有的注釋，方便大家一起學習。
2. Kaggle 比賽刷題，提升大家的技能，獨樂樂不如眾樂樂，一起裝逼才帶勁。
3. PyTorch, TensorFlow 或者其它項目的規劃路線整理。
4. 我們還可以組織線下聚會活動，大家一起玩下什麼的，一起出去浪一下，一起吹個流弊 。。。
5. 。。。等等 。

相關資料

• 機器學習教學版:
• 優酷: http://i.youku.com/apachecn
• bilibili: https://space.bilibili.com/97678687
• AcFun: http://www.acfun.cn/u/12540256.aspx
• 知乎: https://zhuanlan.zhihu.com/apachecn-mlia
• GitHub: https://github.com/apachecn/MachineLearning
• 機器學習討論版:
• 優酷: http://i.youku.com/apachecn

建議: 看《機器學習教學版》就好，《機器學習討論版》是先前群里組織線下活動的時候錄製的，所以時間比較久，錄製視頻中大家也會磕瓜子喝飲料吹流弊啥的，相對來說《機器學習教學版》更精簡 。。。

聯繫方式

• 企鵝群
• 機器學習交流群: 629470233
• 雲計算之嫣然伊笑: 214293307
• 企鵝
• 小瑤: 190442212
• 那伊抹微笑: 1042658081

隨意聯繫一個都可以

只要你主動，我們就會有故事 。。。_←

關於我們

我們是 ApacheCN 開源組織，一群有想法，愛裝逼，愛斗圖，有活力，愛搞事，愛吃辣條的朋友 。。。

關於我們的更多細節請參閱: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=2887240

只要你主動，我們就會有故事 。。。←_←

ApacheCN: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/ GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（覺得不錯的話，麻煩大佬們給個 Star，萬分感謝，一切盡在不言中）

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