scikit-learn（sklearn） 0.19 中文文档的翻译计划，邀请你的加入 | ApacheCN

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

* 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

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

前言

今天已经是 9 月 29 号了，马上就要国庆了（突然发现 2017 年剩余的时光已经不多了）。

趁着这个特殊的日子，我们也要做一件颇有意义的事情，那就是组织翻译 sklearn 0.19 中文文档。

我们组织翻译过一些文档，如下:

* TensorFlow R1.2 中文文档: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030122

* sklearn 0.18 中文文档: http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030181>

* 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>

但是 TensorFlow 和 sklearn 的中文文档都是一个初版的文档，还不够正式，质量还不是很好。

所以趁着我们前段时间，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 github: https://github.com/apachecn/MachineLearning 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 。。。

视频资料在后面的 相关资料 部分。

sklearn 0.19 中文文档相关链接

sklearn 0.19 中文文档 github: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（麻烦给个 star，谢谢大佬们）
sklearn 0.19 中文文档 网页地址: http://sklearn.apachecn.org/doc/cn/0.19.0/

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

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。
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 。。。？？？
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。
翻译工作的如何安排的？

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24小时接待你，我们一直等着志同道合的你 。。。

翻译要求

相对于翻译要求来说，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，有木有意义吧，反正我们觉得是非常有意义的一件事情 。。。

翻译时间

开始时间: 如果说人来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

翻译 sklearn 的时候，我们可以找一个好的方式，比如群语音屏幕分享啥的，大家一起讨论讨论自己翻译的东西，或者说一个感悟啥的。
这样增加自己的理解的同事，也可以帮助别人，何乐而不为。

我们还可以将 sklearn 文档中相关的例子给整理好，那么这对于我们这样的新手来说，就更容易入门了。
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 。。。
sklearn 的基础搞定之后，就得准备开始学习 TensorFlow 了，翻译下 TensorFlow 的文档先，官方文档用来入门是非常好资料 。。。

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

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，大家也会磕瓜子喝饮料吹流弊啥的 。。。

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 。。。

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