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P.126　連載「scikit-learnで学ぶ機械学習アルゴリズム」

記事で紹介した決定木とランダムフォレストによるクラス分類の機械学習を試すためのサンプルコードを以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「TreeModel.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください。

圧縮ファイル内の「TreeModel.ipynb」をGoogle Colaboratoryにアップロードすることで機械学習を試せます。Google Colaboratoryへのアップロード方法は，圧縮ファイル内の「Readme.txt」を参照してください。

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サンプルコード（TreeModel.zip）

免責：本サンプルを使用することによって，使用者が受けたあらゆる不利益に対して，原著者および技術評論社はその責任を負いません。

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.86　第2特集 第3章 右段上から6行目

誤	［244, 244, 3］から［1, 244, 244, 3］
正	［224, 224, 3］から［1, 224, 224, 3］

P.86　第2特集 第3章 右段上から8～9行目

誤	［1, 244, 244, 3］
正	［1, 224, 224, 3］

P.90　第2特集 第3章 右段下から14行目

誤	tf.layer
正	tf.layers

P.120　脚注1（連載「応用がきくDockerイメージの作り方」）

誤	今回紹介しているソースコードは、https://github.com/taru0216/sd の第3回（series3）にあります。
正	今回紹介しているソースコードは、https://github.com/taru0216/sd の第4回（series4）にあります。

P.192　次号予告

誤	8月18日発売
正	9月18日発売