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整体进度 v0.21.3(校对)

jiangzhonglian opened this issue · 32 comments

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!!!

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章节 校验者 进度
安装 scikit-learn
用户指南 - -
1. 监督学习 @LovelyBuggies 100%
1.1. 广义线性模型 @qinhanmin2014 100%
1.2. 线性和二次判别分析 @VPrincekin
@LovelyBuggies
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 100%
1.7. 高斯过程 @LingrenKong
1.8. 交叉分解 @qinhanmin2014 100%
1.9. 朴素贝叶斯 @qinhanmin2014 100%
1.10. 决策树 @wanruixiang
1.11. 集成方法 @qinhanmin2014 100%
1.12. 多类和多标签算法
1.13. 特征选择
1.14. 半监督学习 @LovelyBuggies 100%
1.15. 等式回归
1.16. 概率校准
1.17. 神经网络模型(有监督) @LovelyBuggies 100%
2. 无监督学习
2.1. 高斯混合模型 @barrycg 100%
2.2. 流形学习 @barrycg 100%
2.3. 聚类 @barrycg 100%
2.4. 双聚类 @barrycg 100%
2.5. 分解成分中的信号(矩阵分解问题) @barrycg 100%
2.6. 协方差估计 @barrycg 100%
2.7. 新奇和异常值检测 @barrycg 100%
2.8. 密度估计 @barrycg 100%
2.9. 神经网络模型(无监督) @barrycg
@LovelyBuggies
100%
3. 模型选择和评估
3.1. 交叉验证:评估估算器的表现 @P3n9W31
3.2. 调整估计器的超参数 @P3n9W31
3.3. 模型评估: 量化预测的质量 @P3n9W31
3.4. 模型持久化 @P3n9W31
3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型 @P3n9W31
4. 检验
4.1. 部分依赖图
5. 数据集转换 @VPrincekin 100%
5.1. Pipeline(管道)和 FeatureUnion(特征联合): 合并的评估器 @VPrincekin 100%
5.2. 特征提取 @VPrincekin 100%
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 @LovelyBuggies 100%
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

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。

@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 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)

认领1.1 广义线性模型

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~)

秋風+386281733+2.1. 高斯混合模型

认领1.3 内核岭回归 1.4 支持向量机

秋風+386281733+2.2. 流行學習

认领1.5 随机梯度下降

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)

认领1.6 最近邻

秋風+386281733+2.3.聚類 和2.4双聚類

ReneeGithub + 402803253 + 1.10. 决策树

认领 1.8 交叉分解 1.9 朴素贝叶斯

秋風+386281733+ 2.5 分量的信號分解 和 2.6協方差估計

秋風+386281733+ 2.7. 新奇和異常值檢測, 2.8. 密度估計 和 2.9 神經網絡(無監督)

P3n9W31 + 348061475 + 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5

认领第六章 6.1 + 992635910
量有点大,先确认了6.1,后面有空再来领

认领第六章 + 992635910

第六章所有的?

我是N!no,想要认领1.17神经网络模型(有监督),4.6日前完成,QQ:1352899627

我是N!no,想要认领1.17神经网络模型(有监督),4.6日前完成,QQ:1352899627

@loopyme 您填错了,我想认领的是1.17不是1.7😂

我是N!no,想要认领1.17神经网络模型(有监督),4.6日前完成,QQ:1352899627

填错了,我想认领的是1.17不是1.7😂

哈哈哈,看错了,sorry 已经修改了

@jiangzhonglian 已1.17 PR #398 ,再领点任务,1.14半监督学习和2.9神经网络模型(无监督),4.6日前完成,QQ:1352899627

--updata--
已完成

@jiangzhonglian 已1.17 PR #398 ,再领点任务,1.14半监督学习和2.9神经网络模型(无监督),4.6日前完成,QQ:1352899627

--updata--
已完成

辛苦了 小哥哥,已经合并了!

1.14上午也合并了

1.10. 决策树有人领吗, 没有我领走了
QQ: 3347264548

1.10. 决策树有人领吗, 没有我领走了
QQ: 3347264548

已经安排好了,就等大佬来装逼!

认领(之前没有用过sklearn的高斯过程,但是最近正好需要学,这样可以吗)

1.7. 高斯过程

QQ 1551086871

认领(之前没有用过sklearn的高斯过程,但是最近正好需要学,这样可以吗)

1.7. 高斯过程

QQ 1551086871

可以可以

P3n9W31 + 348061475 + 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5

小哥哥,别忘记提交哈?

1.10. 决策树有人领吗, 没有我领走了
QQ: 3347264548

小哥哥,别忘记提交哈?

GZYZG commented

GZYZG + 2227423992 + 1.12. 多类和多标签算法