『Pythonではじめる機械学習』第6刷正誤表
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2019年5月更新
| 場所 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| pviii、2行目 | IPythonノートブック | Jupyter Notebook |
| p10、In[6]:の1-2行目 | import pandas as pdfrom IPython import display |
import pandas as pd |
p13、Out[8]:差し替え
【誤】
Python version: 3.5.2 |Anaconda 4.1.1 (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:53:06)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
pandas version: 0.18.1
matplotlib version: 1.5.1
NumPy version: 1.11.1
SciPy version: 0.17.1
IPython version: 5.1.0
scikit-learn version: 0.18
【正】
Python version: 3.6.1 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 11 2017, 13:04:09)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)]
pandas version: 0.24.2
matplotlib version: 3.0.3
NumPy version: 1.16.3
SciPy version: 1.2.1
IPython version: 6.5.0
scikit-learn version: 0.20.3
| 場所 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| p13、サソリの1行目 | 0.18 | 0.20 |
| p29、5行目 | つけない | 付けない |
| p29、表2-1下の1行目 | 45歳 | 45才 |
| p29、下から4行目 | 考えついた | 考え付いた |
| p30、2行目 | 50歳 | 50才 |
| p31、7行目 | 45歳 | 45才 |
| p40、1行目 | 全く | まったく |
| p54、17行目 | 度合 | 度合い |
| p57、2行目 | 図る | 測る |
| p61、サソリの最終行 | つば | ツバ |
| p72、下から7行目 | 行っていることなる。 | 行っていることになる。 |
| p73、下から10行目 | 重視すぎて | 重視しすぎて |
| p86、下から10行目 | 補なって | 補って |
| p105、1行目 | 図2-39 | 図2-45 |
| p113、図2-54 | 重み行列の例 | 重み行列の列 |
| p129、下から8行目 | 平均値の | 平均値と |
| p147、下から8行目 | 代わって | 変わって |
| p153、6行目 | 原点（0, 0) | 原点(0, 0) |
| p185、下から3行目 | 取扱 | 取り扱い |
| p190、12行目 | 興味のあるものになっているかは、 | ユーザにとって興味深いものになっていることを確認するには、 |
| p203、12行目 | 納めれば | 収めれば |
| p206、表4-1の注釈 | hours-per-week、occupation：週あたりの労働時間 | hours-per-week：週あたりの労働時間、occupation：職業 |
| p208、In[1]:の1行目 | import pandas as pd |
import pandas as pdimport os |
| p208、表4-3の注釈 | hours-per-week、occupation：週あたりの労働時間 | hours-per-week：週あたりの労働時間、occupation：職業 |
p223、下から1-2行目
【誤】
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
(boston.data, boston.target, random_state=0)
【正】
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
boston.data, boston.target, random_state=0)
p238、In[51]:
【誤】
# ターゲット値（レンタル数）を抽出
y = citibike.values
# 時刻を"%s"でPOSIX時刻に変換
X = citibike.index.astype("int64").reshape(-1, 1) // 10**9
【正】
# ターゲット値（レンタル数）を抽出
y = citibike.values
# 10**9 で割ってPOSIX時刻に変換
X = citibike.index.astype("int64").to_numpy().reshape(-1, 1) // 10**9
p.239、下から2行目
【誤】
X_hour = citibike.index.hour.reshape(-1, 1)
【正】
X_hour = citibike.index.hour.to_numpy().reshape(-1, 1)
p240、In[55]:の1-2行目
【誤】
X_hour_week = np.hstack([citibike.index.dayofweek.reshape(-1, 1),
citibike.index.hour.reshape(-1, 1)])
【正】
X_hour_week = np.hstack([citibike.index.dayofweek.to_numpy().reshape(-1, 1),
citibike.index.hour.to_numpy().reshape(-1, 1)])
| 場所 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| p248、7行目 | はいって | 入って |
| p254、In[16]: | mglearn.plots.plot_label_kfold() |
mglearn.plots.plot_group_kfold() |
| p254、図5-4 | LabelKFold | GroupKFold |
| p268、3行目 | 手続 | 手続き |
p281、In[51]:の2-3行目
【誤】
X, y = make_blobs(n_samples=(400, 50), centers=2, cluster_std=[7.0, 2],
random_state=22)
【正】
X, y = make_blobs(n_samples=(400, 50), cluster_std=[7.0, 2], random_state=22)
| 場所 | 誤 | 正 | | :———- | :——— | :——– | | p283、下から2行目 | すべての | すべてを|
p284、In[57]:の2-3行目
【誤】
X, y = make_blobs(n_samples=(4000, 500), centers=2, cluster_std=[7.0, 2],
random_state=22)
【正】
X, y = make_blobs(n_samples=(4000, 500), cluster_std=[7.0, 2], random_state=22)
p284、In[57]:の最終行
【誤】
plt.ylabel("Recall") |
【正】
plt.ylabel("Recall")
plt.legend(loc="best")
| 場所 | 誤 | 正 |
| :———- | :——— | :——– |
| p287、下から3行目 | 領域のなので | 領域なので|
| p287、脚注 | 大体 | だいたい|
| p289、4行目 | わすれない | 忘れない|
| p292、4か所 | 他クラス | 多クラス|
| p294、下から10行目 | 他クラス | 多クラス|
| p297、13行目 | r2（R2スコア）mean_squared_error | r2（R2スコア）、mean_squared_error|
| p298、脚注 | 『戦略的データサイエンス』 | 『戦略的データサイエンス入門』|
| p308、2行目| | 変換機 | 変換器|
| p318、9行目 | だれか | 誰か|
| p327、下から12行目 | しかけ | 仕掛け|
| p328、2行目 | 現われた | 現れた|
| p331、5行目 | L2正則化 | L2正規化|
| p331、脚注 | 自乗和 | 二乗和|
| p341、下から9行目 | doc_spacy = en_nlp(document, entity=False, parse=False) | doc_spacy = en_nlp(document)|
| p342、下から18行目| cv = StratifiedShuffleSplit(n_iter=5, test_size=0.99, | cv = StratifiedShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.99,|
p348、9-10行目
【誤】
# このトピックを最も重要としている5つの文書を表示
# 最初の2文を表示
【正】
# このトピックを最も重要としている5つの文書を表示
for i in music[:10]:
# 最初の2文を表示
| 場所 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| p353、7行目 | ためし | 試し |
| p357、下から12行目 | 前書き | まえがき |
| p359、10行目 | 大体 | だいたい |