Add Common misconception sections to MLJTutorials
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia, scikit-learn
調査の方向性
まず、MLJTutorials の資料と、measures、および deterministic responses と probabilistic responses の違いに関する既存の説明を確認します。新規ユーザー向けの誤解に関するセクションをどこに置くべきかを特定し、そのうえで、scikit-learn から来たユーザーに向けて違いを説明し、関連するチュートリアルの内容で扱われるようにします。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
This might be helpful to new users especially those coming from sklearn.
For example misconceptions about the use of measures and what MLJ means by determistic and probabilistic responses compared to sklearn.
- 主要言語
- ReScript
- スター
- 126
- フォーク
- 19
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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