scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版
sklearn 0.21.3 中文文档 | sklearn 0.21.3 中文示例 | sklearn 英文官网 |
介绍
sklearn (scikit-learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具
- 简单高效的数据挖掘和数据分析工具
- 可供大家在各种环境中重复使用
- 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上
- 开源,可商业使用 - BSD许可证
组织构建[网站]
- GitHub Pages(国内外): https://sklearn.apachecn.org
第三方站长[网站]
- 地址A: xxx (欢迎留言,我们完善补充)
其他补充
目录
- 安装 scikit-learn
- 用户指南
- 教程
- 案例代码
- API 参考
- 常见问题
- 时光轴
贡献指南
为了不断改进翻译质量,我们特此启动了【翻译、校对、笔记整理活动】,开设了多个校对项目。贡献者校对一章之后可以领取千字2\~4元的奖励。进行中的校对活动请见活动列表。更多详情请联系飞龙(Q562826179,V:wizardforcel)。
DOCX:开放共享科研记录行动倡议
我们积极响应科研开源计划(DOCX)。如今开源不仅仅是开放源码,还包括数据集、模型、教程和实验记录。我们也在探讨其它类别的开源方案和协议。
希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情。每个人的微小的贡献,汇聚在一起就是整个开源生态。
建议反馈
- 在我们的 apachecn/sklearn-doc-zh github 上提 issue.
- 发邮件到 Email:
apachecn@163.com
. - 在我们的 QQ群: 加入方式 中联系群主/管理员即可.
项目协议
- 最近有很多人联系我们,关于内容授权问题!
- 开源是指知识应该重在传播和迭代(而不是禁止别人转载)
- 不然你TM在GitHub开源,然后又说不让转载,你TM有病吧!
- 禁止商业化,符合协议规范,备注地址来源,重点: 不需要发邮件给我们申请
- ApacheCN 账号下没有协议的项目,一律视为 CC BY-NC-SA 4.0。
温馨提示:
- 对于个人想自己copy一份再更新的人
- 我也是有这样的经历,但是这种激情维持不了几个月,就泄气了!
- 不仅浪费了你的心血,还浪费了更多人看到你的翻译成果!很可惜!你觉得呢?
- 个人的建议是: fork -> pull requests 到
https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh
- 那为什么要选择
ApacheCN
呢? - 因为我们做翻译这事情是觉得开心和装逼,比较纯粹!
- 你如果喜欢,你可以来参与/甚至负责这个项目,没有任何学历和背景的限制