scikit-learn（sklearn） 0.19 中文文档的校验活动，邀请你的加入 | ApacheCN

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/
* 简单高效的数据挖掘和数据分析工具
* 可供大家使用，可在各种环境中重复使用
* 建立在 NumPy，SciPy 和 matplotlib 上
* 开放源码，可商业使用 - BSD license

前言

在差不多 20 天前的时候，我们组织了一下 Sklearn 0.19.0 中文文档 的翻译活动，具体详情请看知乎地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29792694。
一共有大约 40 位贡献者参与到该翻译活动中来了，参与的贡献者链接: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者（如有漏掉忘记添加的 贡献者 麻烦联系我们加上去，抱歉了）。
大家这些天付出了辛勤的汗水，也迎取了丰硕的果实，由于篇幅有限，这里不再发具体的内容，甩一个丰硕的果实链接吧: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html。
虽然这只是一个初版的内容，但是聊胜于无，还需要慢慢的优化，才能让果实越来越好，才能获取大家的认可，才能以此为基础，让我们一起走的更快，走的更远 。。。

主题

辣么直奔该文章主题了，如该文章标题所述，那么当然是校验 Sklearn 0.19.0 中文文档 了，但深知个人力量是有限的，所以希望更多有意向的朋友，想邀请下大家来参与到该校验活动中来了，如果大佬您有兴趣，麻烦撩一下文章下面的 联系方式 部分。

组织翻译过的文档

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

在这里感谢一下参与过的各位贡献者们！~

机器学习实战

趁着我们前段时间组织学习时，将《机器学习实战》这本书的内容看了一遍后，录制了一期《机器学习教学版》的视频发布到了网上，相对于我们最先录制的《机器学习讨论版》的视频来说，这次算是比较成功的。
我们将该视频上传到了 优酷，bilibili，AcFun，并且在我们的知乎，GitHub 上进行了文档和代码的维护，虽然只是一个初版的，但我们争取做的更好，我们一直在努力 。。。
如果你也有兴趣，可以参与进来，一起学习，一起成长，一起走的更快，走的更远 。。。
视频文档代码相关资料在文章后面的 相关资料 部分。

有任何更好的建议，问题反馈，更好的想法啥的，麻烦联系下我们，我们的联系方式在文章后面，谢谢。

问题答疑

1. 为何翻译各种技术的官方文档？
   答: 官方文档用来入门，是非常好的资料，英语好的朋友建议多看官方文档，英语不好的朋友可以参考下我们翻译的文档。
2. 这些文档太基础了，没有实战性的东西，意义不大。
   答: 其实我很想反问一句，如果连基础性的东西都弄不好，还谈什么实战性的东西呢 ？？？连路都不会走，还怎么跑呢 。。。？？？
3. 我英语不好，感觉自己翻译的不好，怕耽误了别人。
   答: 要挑战自己，英语不好不要紧，这也是一个学习的过程，更何况你不是一个人在战斗，你还有我们。
4. 校验工作（校验步骤）是个怎样的套路 ？
   答: 查看下面的联系方式，加入那个企鹅群或者联系下面的企鹅就好，就会有朋友 25 小时接待你，我们一直在等待志同道合的你 。。。

校验要求

相对于校验要求来说，我觉得没什么太大的要求吧，因为什么不会的都可以学嘛，相关的基础资料我们 ApacheCN 都在整理中，我们一直在努力。。。
我们觉得更重要的是，做这么一件事情，对大家或者对自己来说，有木有意义，或者说做好之后，对自己有木有提升吧，反正我们觉得是非常有意义的一件事情 。。。

校验时间

开始时间: 如果说我们不得不来一次说走就走的旅行的话，那么我希望不是说走就走，而是现在就走 。。。
结束时间: 由人数的多少决定吧，希望尽快弄好。

前期基础

为了我们能上手 Sklearn，所以我们前期花了一点时间，整理了《机器学习实战》这本书里面的内容，并且将该书籍里面的内容录制了《机器学习教学版》这套入门的视频，希望能对大家有所帮助。
可以参考下面的 相关资料 部分。

后期计划

1. Sklearn 中相关例子整理到 github: 翻译代码的文档，并且加上应有的注释，方便大家一起学习。
2. Kaggle 比赛刷题，提升大家的技能，独乐乐不如众乐乐，一起装逼才带劲。
3. PyTorch, TensorFlow 或者其它项目的规划路线整理。
4. 我们还可以组织线下聚会活动，大家一起玩下什么的，一起出去浪一下，一起吹个流弊 。。。
5. 。。。等等 。

相关资料

• 机器学习教学版:
  
  • 优酷: 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
• 机器学习讨论版:
  
  • 优酷: http://i.youku.com/apachecn

建议: 看《机器学习教学版》就好，《机器学习讨论版》是先前群里组织线下活动的时候录制的，所以时间比较久，录制视频中大家也会磕瓜子喝饮料吹流弊啥的，相对来说《机器学习教学版》更精简 。。。

联系方式

• 企鹅群
  
  • 机器学习交流群: 629470233
  • 云计算之嫣然伊笑: 214293307
• 企鹅
  
  • 小瑶: 190442212
  • 那伊抹微笑: 1042658081

随意联系一个都可以

只要你主动，我们就会有故事 。。。_←

关于我们

我们是 ApacheCN 开源组织，一群有想法，爱装逼，爱斗图，有活力，爱搞事，爱吃辣条的朋友 。。。
关于我们的更多细节请参阅: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=2887240

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ApacheCN: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/
GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错的话，麻烦大佬们给个 Star，万分感谢，一切尽在不言中）