专栏首页信数据得永生布客·ApacheCN 翻译校对活动进度公告 2020.5

布客·ApacheCN 翻译校对活动进度公告 2020.5

注意

  1. 请贡献者查看参与方式,然后直接在 ISSUE 中认领。
  2. 翻译/校对三个文档就可以申请当负责人,我们会把你拉进合伙人群。翻译/校对五个文档的贡献者,可以申请实习证明。
  3. 请私聊片刻(529815144)、咸鱼(1034616238)、或飞龙(562826179)来领取以上奖励。

可解释的机器学习【校对】

参与方式:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh

认领:7/9,校对:7/9

章节

校对者

进度

前言

@wnma3mz

完成

第一章 引言

@wnma3mz

完成

第二章 解释性

@utopfish

完成

第三章 数据集

@GeneralLi95

完成

第四章 解释模型

第五章 模型不可知论方法

第六章 基于实例的解释

@mahaoyang

完成

第七章 神经网络解释

@binbinmeng

完成

第八章 水晶球

@mahaoyang

完成

UCB DS100 课本:数据科学的原理与技巧【校对】

参与方式:https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/issues/2

项目仓库:https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh

认领:7/44,校对:5/44

章节

贡献者

进度

七、Web 技术

-

-

超文本传输协议

@miaoxiaozui2017

100%

八、处理文本

-

-

python 字符串方法

@miaoxiaozui2017

100%

正则表达式

@miaoxiaozui2017

100%

regex 和 python

@miaoxiaozui2017

100%

九、关系数据库和 SQL

-

-

关系模型

@miaoxiaozui2017

100%

SQL

@miaoxiaozui2017

SQL 连接

@miaoxiaozui2017

十、建模与估计

-

-

模型

损失函数

绝对损失和 Huber 损失

十一、梯度下降与数值优化

-

-

使用程序最小化损失

梯度下降

凸性

随机梯度下降法

十二、概率与泛化

-

-

随机变量

期望和方差

风险

十三、线性模型

-

-

预测小费金额

用梯度下降拟合线性模型

多元线性回归

最小二乘-几何透视

线性回归案例研究

十四、特征工程

-

-

沃尔玛数据集

预测冰淇淋评级

十五、偏方差权衡

-

-

风险和损失最小化

模型偏差和方差

交叉验证

十六、正则化

-

-

正则化直觉

L2 正则化:岭回归

L1 正则化:LASSO 回归

十七、分类

-

-

概率回归

Logistic 模型

Logistic 模型的损失函数

使用逻辑回归

经验概率分布的近似

拟合 Logistic 模型

评估 Logistic 模型

多类分类

十八、统计推断

-

-

假设检验和置信区间

置换检验

线性回归的自举(真系数的推断)

学生化自举

P-HACKING

十九、向量空间回顾

百页机器学习小书【翻译】

参与方式:https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/ml-book-100-zh

认领:10/12,翻译:10/12

章节

贡献者

进度

零、前言

@PEGASUS1993

100%

一、介绍

@PEGASUS1993

100%

二、符号和定义

三、基本算法

四、线性算法剖析

@P3n9W31

100%

五、基本实践

@chengchengbai

100%

六、神经网络和深度学习

@xiemaycherry

100%

七、问题和答案

@LaicZhang

100%

八、高级实践

@LaicZhang

100%

九、无监督学习

@onlyonewater

100%

十、其它学习形式

@kjlintong

100%

十一、总结

@kjlintong

100%

CS234 强化学习讲义【翻译】

参与方式:https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/stanford-cs234-notes-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh

认领:14/15,翻译:12/15

章节

贡献者

进度

Lecture 1

@Everglow0214

100%

Lecture 2

@Everglow0214

Lecture 3

@Everglow0214

100%

Lecture 4

@Everglow0214

100%

Lecture 5

@Everglow0214

100%

Lecture 6

@Everglow0214

100%

Lecture 7

@Everglow0214

100%

Lecture 8

@Everglow0214

100%

Lecture 9

@Everglow0214

100%

Lecture 10

@Everglow0214

100%

Lecture 11

@Everglow0214

100%

Lecture 12

@Everglow0214

100%

Lecture 13

@Everglow0214

Lecture 14

@Everglow0214

100%

Lecture 15

MIT 18.03 写给初学者的微积分【校对】

参与方式:https://github.com/apachecn/calc4b-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/calc4b-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/calc4b-zh

认领:0/73,校对:0/73

章节

贡献者

进度

第 0 章:为何学习微积分?

0.1 你应该知道什么

0.2 什么是微积分?我们为什么要研究它?

第 1 章:数字

1.1 什么是数字?有理数

1.2 小数和实数

1.3 复数

复数运算

1.4 可数集(消遣)

第 2 章:使用电子表格

2.1 什么是电子表格?

2.2 斐波纳契数

2.3 帕斯卡的三角形

2.4 与电子表格集成

第 3 章:线性函数

3.1 什么是函数?

3.2 线性函数

3.3 线性

第四章:函数的二次型和导数

4.1 更复杂的函数

4.2 二次函数的斜率

第 5 章:有理函数和导数的计算

5.1 有理函数的导数

第 6 章:指数函数,替换和链规则

6.1 最有用函数的导数

第 7 章:三角函数及其导数

7.1 二维数学

7.2 三角学和导数以及加法定理

第 8 章:反函数及其导函数

8.1 反函数

8.2 微分反函数

8.3 更多规则

第 9 章:数值微分和不可微函数

9.1 数值微分

9.2 绘制导数图

9.3 不可微函数

第 10 章:微分的回顾

10.1 复习

第 11 章:微分在求解方程中的应用

11.1 求解方程

第 12 章:反导数

12.1 反导数

第 13 章:曲线下面积;定积分

13.1 区域:定义,名称和符号

13.2 微积分和确定区域的基本定理

13.3 积分的诀窍

第 14 章:数值积分

14.1 数值积分计划

14.2 积分的“规则”

14.3 为什么这些规则有效?

第 15 章:平行数字的面积和体积;行列式

15.1 有符号面积和体积

15.2 表示平行边的图形

15.3 行列式的属性

15.4 求解行列式

15.5 用于求解电子表格中的行列式的爱丽丝梦游仙境方法

第 16 章一些纯数学

16.1 极限和点集拓扑简介

16.2 紧集

16.3 杂注

16.4 Lebesgue 积分

第 17 章:物理的建模应用

17.1 垂直运动建模

17.2 弹簧建模(谐波振荡器)

17.3 受迫振荡

17.4 简单电路

第 18 章捕食者猎物模型

18.1 捕食者猎物模型

第 19 章:求解微分方程

19.1 计划

19.2 一阶微分方程

19.3 二阶微分方程

19.4 行星运动

UIUC CS241 系统编程中文讲义【校对】

参与方式:https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/uiuc-cs241-notes-zh

认领:6/78,校对:6/78

章节

贡献者

进度

#Informal词汇表

#Piazza:何时以及如何寻求帮助

编程技巧,第1部分

系统编程短篇小说和歌曲

C编程,第1部分:简介

@blue-bird1

100%

C编程,第2部分:文本输入和输出

@hqiwen

100%

C编程,第3部分:常见问题

@hqiwen

100%

C编程,第4部分:字符串和结构

@hqiwen

100%

C编程,第5部分:调试

@hqiwen

100%

C编程,复习题

@hqiwen

100%

进程,第1部分:简介

分叉,第1部分:简介

分叉,第2部分:Fork,Exec,等等

进程控制,第1部分:使用信号等待宏

进程复习题

内存,第1部分:堆内存简介

内存,第2部分:实现内存分配器

内存,第3部分:粉碎堆栈示例

内存复习题

Pthreads,第1部分:简介

Pthreads,第2部分:实践中的用法

Pthreads,第3部分:并行问题(奖金)

Pthread复习题

同步,第1部分:互斥锁

同步,第2部分:计算信号量

同步,第3部分:使用互斥锁和信号量

同步,第4部分:临界区问题

同步,第5部分:条件变量

同步,第6部分:实现障碍

同步,第7部分:读者编写器问题

同步,第8部分:环形缓冲区示例

同步复习题

死锁,第1部分:资源分配图

死锁,第2部分:死锁条件

死锁,第3部分:餐饮哲学家

死锁复习题

虚拟内存,第1部分:虚拟内存简介

管道,第1部分:管道介绍

管道,第2部分:管道编程秘密

文件,第1部分:使用文件

调度,第1部分:调度过程

调度,第2部分:调度过程:算法

IPC复习题

POSIX,第1部分:错误处理

网络,第1部分:简介

网络,第2部分:使用getaddrinfo

网络,第3部分:构建一个简单的TCP客户端

网络,第4部分:构建一个简单的TCP服务器

网络,第5部分:关闭端口,重用端口和其他技巧

网络,第6部分:创建UDP服务器

网络,第7部分:非阻塞I O,select()和epoll

RPC,第1部分:远程过程调用简介

网络复习题

文件系统,第1部分:简介

文件系统,第2部分:文件是inode(其他一切只是数据…)

文件系统,第3部分:权限

文件系统,第4部分:使用目录

文件系统,第5部分:虚拟文件系统

文件系统,第6部分:内存映射文件和共享内存

文件系统,第7部分:可扩展且可靠的文件系统

文件系统,第8部分:从Android设备中删除预装的恶意软件

文件系统,第9部分:磁盘块示例

文件系统复习题

过程控制,第1部分:使用信号等待宏

信号,第2部分:待处理的信号和信号掩码

信号,第3部分:提高信号

信号,第4部分:信号

信号复习题

考试主题

C编程:复习题

多线程编程:复习题

同步概念:复习题

内存:复习题

管道:复习题

文件系统:复习题

网络:复习题

信号:复习题

系统编程笑话

写给不耐烦程序员的 JavaScript【校对】

参与方式:https://github.com/apachecn/impatient-js-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/impatient-js-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/impatient-js-zh

认领:33/42,校对:33/42

章节

贡献者

进度

1.关于本书(ES2019 版)

@YouWillBe

100%

2.常见问题:本书

@huangzijian888

100%

3. JavaScript 的历史和演变

@t532

100%

4.常见问题:JavaScript

@t532

100%

5.概览

@kj415j45

100%

6.语法

@lq920320

100%

7.在控制台上打印信息(console.*)

@lq920320

100%

8.断言 API

@lq920320

100%

9.测验和练习入门

@so-hard

100%

10.变量和赋值

@so-hard

100%

11.值

@lq920320

100%

12.运算符

@wizardforcel

100%

13.非值undefined和null

@wizardforcel

100%

14.布尔值

@wizardforcel

100%

15.数字

@wizardforcel

100%

16. Math

@wizardforcel

100%

17. Unicode - 简要介绍(高级)

@wizardforcel

100%

18.字符串

@wizardforcel

100%

19.使用模板字面值和标记模板

@wizardforcel

100%

20.符号

@wizardforcel

100%

21.控制流语句

@wizardforcel

100%

22.异常处理

23.可调用值

24.模块

25.单个对象

26.原型链和类

@lq920320

100%

27.同步迭代

@lq920320

100%

28.数组(Array)

@52admln

100%

29.类型化数组:处理二进制数据(高级)

30.映射(Map)

@so-hard

100%

31. WeakMaps(WeakMap)

32.集(Set)

@liuyepiaoxiang

100%

33. WeakSets(WeakSet)

34.解构

@Kavelaa

100%

35.同步生成器(高级)

36. JavaScript 中的异步编程

@Kavelaa

100%

37.异步编程的 Promise

@iChrisJ

100%

38.异步函数

@iChrisJ

100%

39.正则表达式(RegExp)

@iChrisJ

100%

40.日期(Date)

@facebesidewyj

100%

41.创建和解析 JSON(JSON)

42.其余章节在哪里?

@wizardforcel

100%

UCB Prob140:面向数据科学的概率论【翻译】

参与方式:https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh/issues/2

项目仓库:https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh

认领:26/28,翻译:26/28

标题

译者

翻译进度

一、基础

飞龙

100%

二、计算几率

飞龙

100%

三、随机变量

飞龙

100%

四、事件之间的关系

@biubiubiuboomboomboom

100%

五、事件集合

-

-

5.1 ~5.3

@PEGASUS1993

100%

5.4

@1390867192

100%

六、随机计数

@viviwong

100%

七、泊松化

@YAOYI626

100%

八、期望

-

-

8.1 ~ 8.2

@PEGASUS1993

100%

8.3

@GG-yuki

100%

九、条件(续)

@YAOYI626

100%

十、马尔科夫链

喵十八

100%

十一、马尔科夫链(续)

喵十八

100%

十二、标准差

缺只萨摩

100%

十三、方差和协方差

缺只萨摩

100%

十四、中心极限定理

喵十八

100%

十五、连续分布

十六、变换

@hellozhaihy

100%

十七、联合密度

@Winchester-Yi

100%

十八、正态和 Gamma 族

@Winchester-Yi

100%

十九、和的分布

平淡的天

100%

二十、估计方法

平淡的天

100%

二十一、Beta 和二项

@lvzhetx

100%

二十二、预测

-

-

22.1

@lvzhetx

100%

22.2 ~ 22.4

二十三、联合正态随机变量

@mahaoyang

100%

二十四、简单线性回归

@ThomasCai

100%

二十五、多元回归

@lanhaixuan

100%

Machine Learning Mastery Keras & XGBoost【校对】

参与方式:https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh

认领:??/64,校对:??/64

章节

贡献者

进度

深度学习与 Keras

-

-

Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

@ElmaDavies

100%

在 Python 迷你课程中应用深度学习

@ElmaDavies

100%

Keras 深度学习库的二元分类教程

@ElmaDavies

100%

如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型

@Lnssssss

100%

如何在 Keras 中检查深度学习模型

@ElmaDavies

100%

10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍

@Lnssssss

100%

机器学习卷积神经网络的速成课程

@ElmaDavies

100%

如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学习的度量

@Lnssssss

100%

深度学习书籍

@Lnssssss

100%

深度学习课程

@ElmaDavies

100%

你所知道的深度学习是一种谎言

@Lnssssss

100%

如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 以训练 Keras 深度学习模型(分步)

@ElmaDavies

100%

神经网络中批量和迭代之间的区别是什么?

@Lnssssss

100%

在 Keras 展示深度学习模型训练历史

@ElmaDavies

100%

基于 Keras 的深度学习模型中的dropout正则化

@Lnssssss

100%

评估 Keras 中深度学习模型的性能

@ElmaDavies

100%

评估深度学习模型的技巧

@ElmaDavies

100%

小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小

@Lnssssss

在 Keras 中获得深度学习帮助的 9 种方法

@ElmaDavies

100%

如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数

@ElmaDavies

100%

用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别

@ElmaDavies

100%

如何用 Keras 进行预测

@ElmaDavies

100%

用 Keras 进行深度学习的图像增强

@ElmaDavies

100%

8 个深度学习的鼓舞人心的应用

@ElmaDavies

100%

Python 深度学习库 Keras 简介

@AndrewChung-GitHub

100%

Python 深度学习库 TensorFlow 简介

@zhaop33

100%

Python 深度学习库 Theano 简介

如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习

@AndrewChung-GitHub

Keras 深度学习库的多类分类教程

多层感知器神经网络速成课程

基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别

流行的深度学习库

用深度学习预测电影评论的情感

Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程

如何使用 Keras 获得可重现的结果

@AndrewChung-GitHub

如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验

保存并加载您的 Keras 深度学习模型

@AndrewChung-GitHub

用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络

@AndrewChung-GitHub

用 Keras 理解 Python 中的有状态 LSTM 循环神经网络

@AndrewChung-GitHub

在 Python 中使用 Keras 深度学习模型和 Scikit-Learn

@AndrewChung-GitHub

如何使用预训练的 VGG 模型对照片中的物体进行分类

在 Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度

如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型

什么是深度学习?

何时使用 MLP,CNN 和 RNN 神经网络

为什么用随机权重初始化神经网络?

XGBoost

-

-

通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合

@tabeworks

100%

如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持

@tabeworks

100%

如何配置梯度提升算法

在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备

如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型

@tabeworks

如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型

在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择

浅谈机器学习的梯度提升算法

应用机器学习的 XGBoost 简介

@tabeworks

100%

如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost

如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型

从梯度提升开始,比较 165 个数据集上的 13 种算法

在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升

如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型

在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率

如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小

如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树

在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程

UCB CS61b:Java 中的数据结构【翻译】

参与方式:https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度:https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh/issues/1

项目仓库:https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh

认领:11/12,翻译:11/12

标题

译者

进度

一、算法复杂度

@leader402

100%

二、抽象数据类型

@Allenyep

100%

三、满足规范

@renyuhuiharrison

100%

四、序列和它们的实现

@biubiubiuboomboomboom

100%

五、树

@biubiubiuboomboomboom

100%

六、搜索树

@yongfengyan

100%

七、哈希

@Abel-Huang

100%

八、排序和选择

@Rachel-Hu

100%

九、平衡搜索

@Abel-Huang

100%

十、并发和同步

@Ruffianjiang

100%

十一、伪随机序列

十二、图

@yuanrw

100%

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