お詫びと訂正（正誤表）

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに，ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

P.236　本文下から6行目

誤	UMAPは全体の傾向の考慮しつつ
正	UMAPは全体の傾向を考慮しつつ

P.243　本文下から7行目

誤	レコメンデーションで使う場合、課外があります。
正	レコメンデーションで使う場合、課題があります。

以下，4刷で修正済み

P.80　本文11行目

誤	NLPは一筋縄ではないことが
正	NLPは一筋縄ではいかないことが

P.108　図「LSTMの３種類のゲート」「忘却ゲート」の1行目

誤	1つ前の下方の記憶セルC
正	1つ前の記憶セルC

P.116　本文8～9行目

誤	「ファインチューニング(fine-turning)という考え方
正	「ファインチューニング(fine-turning)」という考え方

P.140　本文6～7行目の以下の文章を削除

誤	CycleGANには、生成器はGxとGyの２個、識別器もGxとGyの２個があります。

P.167　まとめ内4行目

誤	学習済みモデルを転用学習に用いることができる
正	学習済みモデルを転移学習に用いることができる

P.176　本文5行目，6行目

誤	再急降下法
正	最急降下法

P.179　本文2行目

誤	「Adam（Adaptive moment：適用的モーメント）」
正	「Adam（Adaptive moment：適応的モーメント）」

P.189　本文8行目の以下の文章を削除

誤	この場合は再現率を重視するべきです。

P.202　「ジニ不純度の計算方法」図右の説明3番目の項目

誤	全体のジニ不純度＝右のジニ不純度×5/9＋～
正	全体のジニ不純度＝左のジニ不純度×5/9＋～

P.221　まとめ内1行目

誤	データを丸暗記するオンライン学習アルゴリズム
正	データを丸暗記するリアルタイム学習アルゴリズム

P.222　表内④

誤	一番近い中心点を、そのデータが所属するクラスタとする
正	中心点が一番近いクラスタを、そのデータが所属するクラスタとする

P.223　上部の図の2段目右

誤	③中心点を計算
正	⑤中心点を計算

P.231　本文7～9行目

誤	隣接行列は、行列も列数もエッジ(辺)数となっている正方形の行列です。たとえば次の無向グラフを隣接行列にする場合は、エッジの数が６件なので、６×６の正方形になります
正	隣接行列は、行列も列数もノード（頂点）数となっている正方形の行列です。たとえば次の無向グラフを隣接行列にする場合は、ノードの数が６件なので、６×６の正方形になります。

以下，3刷で修正済み

P.89　本文7行目

誤	つまり、その単語が口コミ総数の中で何回出現したかを
正	つまり、その単語を含む文書が口コミ総数の中で何回出現したかを

以下，2刷で修正済み

P.75　図「第3章の流れ」の3-18　本文部分

誤	NPLを行う上で
正	NLPを行う上で

P.107「LSTMの構造」の図

正

P.116　本文9行目　図左側の吹き出し

誤	(fine-turning)
正	(fine-tuning)

「r」が不要です。