- 第1章：機械学習とは何か
- 第2章：scikit-learnと開発環境
- 第3章：回帰
- 第4章：分類
- 第5章：クラスタリング
- 第6章：次元削減
- 第7章：モデルの評価
- 第8章：Preprocessing、実データ分析
- 第9章：scikit-learn API
| ページ | 誤 | 正 | 補足 |
|---|---|---|---|
| 3章 p130：MSE trainの数値 | 11.724 | 11.72 | |
| 4章 p186：y=0のヒンジ損失関数 | -1+θx | 1+θx | |
| 7章 p290：分類評価方法の表の左上 | （FalseNegative） | （True Negative） | |
| 7章 p290：分類評価方法の表の左下 | （FalseNegative） | （False Negative） | |
| 8章 p353：ソースコードの6行目 | x_pos = df['POSIX'].reshape(-1,1) | x_pos = x_pos.reshape(-1,1)またはx_pos = df['POSIX'].values.reshape(-1,1) | |
| 8章 p420：ソースコードの1行目 | sumweight = (normratings*user_corr_top5).sum(axis = 1) | sumweight = ((normratings.notnull())*user_corr_top5.abs()).sum(axis = 1) | |
| 8章 p420：ソースコードの5行目 | predict.sort_values(ascending = False) | predict.sort_values(ascending = False).head() |
- matplotlib:3.1.2
- numpy:1.17.4
- pandas:0.25.3
- sklearn:0.21.3
- mlxtend:0.14.0
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