riverstore / Machine-Learning-Yearning-Vietnamese-Translation

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Dự án dịch sách Machine Learning Yearning, Andrew Ng ra tiếng Việt

Nguồn để dịch https://github.com/ajaymache/machine-learning-yearning. Mặc dù là bản Draft, nội dung bản này cũng đã khá đầy đủ.

Bảng thuật ngữ

Tất cả các thuật ngữ cần được dịch theo chuẩn trong file glossary.

Bản song ngữ tổng hợp các chương đã dịch xong

Các chương đã dịch xong được tổng hợp dưới dạng song ngữ Anh-Việt trong file này. Hầu hết các chương mới qua giai đoạn một -- đảm bảo nghĩa chính xác. Việc trau chuốt ngôn từ sẽ được thực hiện ở giai đoạn hai của mỗi chương.

Bạn có thể đóng góp bằng cách dịch một chương mới hoặc sửa văn phong trong các chương đã dịch xong giai đoạn một. Hướng dẫn về việc đóng góp có thể được tìm thấy tại Làm thế nào để đóng góp vào dự án.

Tiến độ từng chương

Chương Tên chương Dịch giai đoạn 1 Giai đoạn 1 Dịch giai đoạn 2 Giai đoạn 2
1 Tại sao cần chiến lược Machine Learning #40 hoàn thành #143
2 Cách sử dụng cuốn sách khi làm việc nhóm #54 hoàn thành
3 Điều kiện tiên quyết và Ký hiệu #90 hoàn thành
4 Quy mô thúc đẩy quá trình phát triển machine learning #83 hoàn thành
5 Tập phát triển và tập kiểm tra #82 hoàn thành
6 Tập phát triển và tập kiểm tra nên có cùng phân phối #91 hoàn thành
7 Tập phát triển/kiểm tra cần lớn đến mức nào? #70 hoàn thành
8 Thiết lập một phép đo đơn trị làm mục tiêu tối ưu #80 hoàn thành
9 Phép đo tối ưu và phép đo thỏa mãn #77 hoàn thành
10 Xây dựng một tập phát triển và một phép đo sẽ tăng tốc quá trình làm việc #117 hoàn thành
11 Khi nào cần thay đổi tập phát triển/kiểm tra và các phép đo #150 hoàn thành
12 Điều cần nhớ: Thiết lập các tập phát triển và kiểm tra #113 hoàn thành
13 Bạn mong muốn xây dựng một hệ thống phòng chống email rác mới. Nhóm của bạn có rất nhiều ý tưởng: #160 hoàn thành
14 Phân tích lỗi: đánh giá ý tưởng dựa trên tập phát triển #140 hoàn thành
15 Đánh giá song song các ý tưởng trong quá trình phân tích lỗi #161 hoàn thành
16 Dọn dẹp những mẫu bị gán nhãn nhầm trong tập phát triển và tập kiểm tra #164 hoàn thành
17 Nếu bạn có một tập phát triển lớn, chia nó thành hai tập con và chỉ phân tích trên một tập #168 hoàn thành
18 Tập phát triển Eyeball và Blackbox nên lớn như thế nào? #156 hoàn thành
19 Điều cần nhớ: Phân tích lỗi cơ bản #169 hoàn thành
20 Độ chệch và Phương sai: Hai nguồn lớn của lỗi #172 hoàn thành
21 Những ví dụ về Độ chệch và Phương sai #173 hoàn thành
22 So sánh với tỉ lệ lỗi tối ưu #181 hoàn thành
23 Xử lý Độ chệch và Phương sai #175 hoàn thành
24 Sự đánh đổi giữa Độ chệch và Phương sai #192 hoàn thành
25 Các kĩ thuật để giảm độ chệch có thể tránh được #195 hoàn thành
26 Phân tích lỗi trên tập huấn luyện #193 hoàn thành
27 Các kỹ thuật làm giảm phương sai #211 hoàn thành
28 chưa có tên #234
29 chưa có tên #225
30 chưa có tên #228
31 chưa có tên
32 chưa có tên
33 chưa có tên
34 chưa có tên
35 chưa có tên
36 chưa có tên
37 chưa có tên
38 chưa có tên
39 chưa có tên
40 chưa có tên
41 chưa có tên
42 chưa có tên
43 chưa có tên
44 chưa có tên
45 chưa có tên
46 chưa có tên
47 chưa có tên
48 chưa có tên
49 chưa có tên
50 chưa có tên
51 chưa có tên
52 chưa có tên
53 chưa có tên
54 chưa có tên
55 chưa có tên
56 chưa có tên
57 chưa có tên
58 chưa có tên

About


Languages

Language:Python 100.0%