scikit-learn（sklearn） 0.19 中文文檔的翻譯計劃，邀請你的加入 | ApacheCN

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

關於我們

我們是 ApacheCN 開源組織，一羣有想法，愛裝逼，愛鬥圖，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

前言

今天已經是 9 月 29 號了，馬上就要國慶了（突然發現 2017 年剩餘的時光已經不多了）。
趁着這個特殊的日子，我們也要做一件頗有意義的事情，那就是組織翻譯 sklearn 0.19 中文文檔。
我們組織翻譯過一些文檔，如下:
* TensorFlow R1.2 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030122
* sklearn 0.18 中文文檔: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030181
* 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>

但是 TensorFlow 和 sklearn 的中文文檔都是一個初版的文檔，還不夠正式，質量還不是很好。
所以趁着我們前段時間，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》的視頻發佈到了網上，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 github: https://github.com/apachecn/MachineLearning 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 。。。
視頻資料在後面的 相關資料 部分。

sklearn 0.19 中文文檔相關鏈接

• sklearn 0.19 中文文檔 github: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（麻煩給個 star，謝謝大佬們）
• sklearn 0.19 中文文檔 網頁地址: http://sklearn.apachecn.org/doc/cn/0.19.0/

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. 爲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. 翻譯工作的如何安排的？
   答: 查看下面的聯繫方式，加入那個企鵝羣或者聯繫下面的企鵝就好，就會有朋友24小時接待你，我們一直等着志同道合的你 。。。

翻譯要求

相對於翻譯要求來說，我覺得沒什麼太大的要求吧，因爲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，有木有意義吧，反正我們覺得是非常有意義的一件事情 。。。

翻譯時間

開始時間: 如果說人來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

爲了我們能上手 sklearn，所以我們前期花了一點時間，整理了《機器學習實戰》這本書裏面的內容，並且將該書籍裏面的內容錄製了《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. 翻譯 sklearn 的時候，我們可以找一個好的方式，比如羣語音屏幕分享啥的，大家一起討論討論自己翻譯的東西，或者說一個感悟啥的。
2. 這樣增加自己的理解的同事，也可以幫助別人，何樂而不爲。
   我們還可以將 sklearn 文檔中相關的例子給整理好，那麼這對於我們這樣的新手來說，就更容易入門了。
3. 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 。。。
4. sklearn 的基礎搞定之後，就得準備開始學習 TensorFlow 了，翻譯下 TensorFlow 的文檔先，官方文檔用來入門是非常好資料 。。。

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
• 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》是先前羣裏組織線下活動的時候錄製的，所以時間比較久，大家也會磕瓜子喝飲料吹流弊啥的 。。。

聯繫方式

• 企鵝羣
  
  • 機器學習交流羣: 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 。。。

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