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整体进度 v0.21.3(校对) #352

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jiangzhonglian opened this issue Jul 26, 2019 · 12 comments

Comments

@jiangzhonglian
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commented Jul 26, 2019

认领须知

提交的时候不要改动文件名称,因为文件名和原文的链接是对应的!!!

留言格式:昵称 + QQ + 章节

需要取消认领的也在此留言。

章节 校验者 进度
安装 scikit-learn
用户指南 - -
1. 监督学习
1.1. 广义线性模型 @qinhanmin2014 100%
1.2. 线性和二次判别分析 @VPrincekin 100%
1.3. 内核岭回归 @qinhanmin2014 100%
1.4. 支持向量机 @qinhanmin2014 100%
1.5. 随机梯度下降 @qinhanmin2014 100%
1.6. 最近邻 @qinhanmin2014
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 @barrycg 100%
2.2. 流形学习 @barrycg
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 @VPrincekin
5.1. Pipeline(管道)和 FeatureUnion(特征联合): 合并的评估器 @VPrincekin
5.2. 特征提取 @VPrincekin
5.3 预处理数据 @VPrincekin
5.4 缺失值插补 @VPrincekin
5.5. 无监督降维 @VPrincekin
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
@qinhanmin2014

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commented Aug 2, 2019

我是秦汉民,计划下周一开始校对,如有分工请告知,如果没有我将先从0.21.3修改过的文档开始校对。

@wizardforcel

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commented Aug 2, 2019

@qinhanmin2014 校对之前先在这里留言想要认领的章节,避免重复劳动

@qinhanmin2014

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commented Aug 2, 2019

@qinhanmin2014 校对之前先在这里留言想要认领的章节,避免重复劳动

好的,谢谢

请问PR是往master交还是往0.21.X交?(在群里回过就不用回了)

@jiangzhonglian jiangzhonglian changed the title 整体进度 v0.21.x(校对) 整体进度 v0.21.3(校对) Aug 4, 2019

@jiangzhonglian jiangzhonglian pinned this issue Aug 4, 2019

@qinhanmin2014

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commented Aug 5, 2019

认领1.1 广义线性模型

@VPrincekin

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commented Aug 7, 2019

VPrincekin + 934969547 + 1.2. 线性和二次判别分析。
(好久没为组织做贡献了,过来梭一把~)

@barrycg

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commented Aug 7, 2019

秋風+386281733+2.1. 高斯混合模型

@qinhanmin2014

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commented Aug 8, 2019

认领1.3 内核岭回归 1.4 支持向量机

@barrycg

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commented Aug 8, 2019

秋風+386281733+2.2. 流行學習

@qinhanmin2014

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commented Aug 12, 2019

认领1.5 随机梯度下降

@VPrincekin

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commented Aug 13, 2019

VPrincekin + 934969547 +
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
(特征工程方面,先校验几节常用的)

@qinhanmin2014

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commented Aug 18, 2019

认领1.6 最近邻

@barrycg

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commented Aug 19, 2019

秋風+386281733+2.3.聚類 和2.4双聚類

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