[PYTHON] Sammeln Sie Druckfehlerinformationen von Toshiyuki Sakamoto "Machen und verstehen! Einführung in den Ensemble-Lernalgorithmus"

Toshiyuki Sakamoto "Machen und Verstehen! Einführung in Ensemble-Lernalgorithmen" (C & R Laboratory, 2019)

Herausgeber-Site: https://www.c-r.com/book/detail/1316

Als ich mir die Website des Herausgebers ansah, gab es nirgendwo Druckfehlerinformationen, daher werde ich sie sammeln.

Seite	Falsch	Positiv
3	Ist der Zweck dieses Buches	ich meineAberDies ist der Zweck dieses Buches
13	Normal. Ich benutze den Entscheidungsbaum als Basis	Normal、Ich benutze den Entscheidungsbaum als Basis
36	「scikir-learn」	「scikit-learn」
40, 44	`pred.argmax`	`prob.argmax`
43	Bewertungsfunktion bei der Regressionsklassifikation	RückkehrBewertungsfunktion in
50～53	`ncol`	`nrow`
57	Erhalten Sie schlechtere Ergebnisse als Zero Rule	Mit schlechteren Ergebnissen als Zero RuleNanaRu
57	Bereiten Sie ein Array mit der erforderlichen Größe vor	？
62	Wenn die Anzahl der Dimensionen und N.	Anzahl der DimensionenZuWenn N.
62	Weil SGD Daten nach und nach verarbeiten kann	SGD verarbeitet Daten nach und nachWeil ich kann
68	Klassenvariable	Instanzvariable
81	Der Zweck des Entscheidungsbaumalgorithmus	Zweck des Entscheidungsbaumalgorithmusist
85	Individueller Dreh- und Angelpunkt der Daten	Von DateienZahlenachse
88	Erstellen Sie auch eine "Score" -Variable	Erstellen Sie auch eine "Score" -Variableich werde
102	Unterschied zwischen linken und rechten Knoten	Links und rechtsKnoten von
111	Wenn Sie den Zweig im Knoten löschen	Löschen Sie den Zweig im Knotenwenn
117	`def criticalscore(node, x, y, score_max)`	`def criticalscore(node, score_max)`
119	"Pruntest", das das Verhältnis darstellt, wenn die Testdaten getrennt werden	Stellt den Prozentsatz dar, wenn die Testdaten getrennt werden「splitratio」
120	Zuerst beim Beschneiden	Erster SchnittvonDamals
121		Der Code oben ist falsch. Der Code auf Seite 126 ist korrekt
145	5 und 10	5,10,20 Teile
148	Daten hier	IndividuellDaten
149	Numpys "Agerage" -Funktion	NumPy's "average"Funktion
149～	WeighedZeroRule	WeightedZeroRule
151～	WeighedDecisionStump	WeightedDecisionStump
163	(Gleichung 3)vonyi	y_i
164		(Gleichung 8)Erstes Minus
166	Klassenvariable	Instanzvariable
166	Überlast	überschreiben
167～	itre	iter
174	Addieren Sie die Gewichte für die richtigen Daten	Falsche AntwortFügen Sie Daten Gewichte hinzu
175	Summieren Sie die Gewichte der richtigen Daten	Summe der Gewichte der korrekten Datendamit
190	Zu dem Zeitpunkt, an dem es die Hälfte der Gesamtsumme ausmacht	Die Hälfte aller insgesamtTaDamals
200	Zum ersten Mal von Ada Boost	Von Ada BoostBeginnen mit
200	Damit der Wert abnimmt	Sein Wert nimmt abmögen
200		In der letzten Zeile ist kein Leerzeichen zum Ändern von Absätzen vorhanden
211～	`ganma`	`gamma`