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+ 도서 오류 정보

[정오표] 실무가 훤히 보이는 머신러닝 & 딥러닝

by 책만 2019. 9. 17.

p89. (2)번 설명 6째 줄

text_size -> test_size


p100. 코드부 2째 줄: 대소문자 오류

X = [] -> x = []


p100. 코드부 9째 줄: 대소문자 오류

X.append(row_X) -> x.append(row_X)


p100. 코드부 11째 줄: 대소문자 오류

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

-> x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y)


p100. 코드부 마지막 줄: 대소문자 오류

(X_test, y_test) -> (x_test, y_test)


p118-p119. 그림 4.8, 그림 4.9

와인 데이터를 이용한 클러스터링 결과는 랜덤 특성 때문에 매번 다른 결과를 나타냅니다책의 p118 그림 4.8 1~13 컬럼을 모두 사용한 예제이며 그림 4.9 그중 일부만 사용한 예이나, 이해하는 데 간혹 어려움이 있어서 다음과 같이 (1) 1~13 컬럼을 모두 사용한 예시 그림, (2) 홀수 컬럼만 사용한 예시 그림, (3) 짝수 컬럼만 사용한 예시 그림을 다시 제공하니 참고하시기 바랍니다.

(1) 1~13 컬럼을 모두 사용한 예시


(2) 홀수 컬럼만 사용한 예시

(3) 짝수 컬럼만 사용한 예시


   

p120. 예제 4.3 | 와인 데이터로 군집화하기 [소스 코드] kmeans.run.py

p118 kmeans-cluster.py 실행 방법과 같이 컬럼명을 지정하도록 코드를 수정했습니다(2020년 5월 19일 수정). 변경된 코드는 아래 깃허브 링크를 참조하기 바랍니다.

https://github.com/onlybooks/AI_begin/blob/master/chapter04/kmeans-run.py  


p121. 두 번째 코드부 1째줄 내용 추가

$ python kmeans-run.py wine-centroid.csv wine-test.data

->

$ python kmeans-run.py wine-centroid.csv wine-test.data "1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13"


p192. 코드부 12째 줄 문단 교체

# 불용어 제거(2) stoplist = ('.!?') texts = [[word for word in document.split() if word not in stoplist] for document in documents]

->

# 문자열에서 구두점 제거(2)

import re, string regex = re.compile('[%s]' % re.escape(string.punctuation)) def remove_punctuation(s): return regex.sub('', s) texts = [[remove_punctuation(word) for word in document.split() ] for document in documents]

p194. 표 3행 2열

스마폰은 -> 스마폰은


p194. 그림 7.5 교체



p294. 6행 (1) pip 업그레이드 하기 코드부

$ python -m pip install -upgrade pip -> $ python -m pip install --upgrade pip


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