Pythonデータサイエンス ─可視化、集計、統計分析、機械学習─ 本書に一部誤りが見つかりましたので正誤表を掲載いたします。 ご迷惑をおかけしたことを深くおわび申し上げます。 ページ ： 誤 正 37 ： ●本文　下から4行目 クセスするには iris_data["Sepal Length"] のように参照します。 クセスするには iris_mean["Sepal Length"] のように参照します。 40 ： ●リスト3.12　1行目 groupe_mean.plot(kind="bar") group_mean.plot(kind="bar") 41 ： ●リスト3.13 gorp_mean.T group_mean. 50 ： ●本文　下から2行目 れぞれのグループ属する生徒が れぞれのグループに属する生徒が 54 ： ●リスト4.5　1〜2行目 rg1 = st.normal(165, 10) rg2 = st.normal(160, 12) rg1 = st.norm(165, 10) rg2 = st.norm(160, 12) 65 ： ●本文　上から11行目 εグループに依存しない εはグループに依存しない 66 ： ●リスト4.16　2行目と5行目 （誤） kdes = [st.gaussian_kde(dat[i, :]) for i in range(x.shape[0])] ・ ・ for i in range(x.shape[0]): （正） kdes = [st.gaussian_kde(dat[i, :]) for i in range(dat.shape[0])] ・ ・ for i in range(dat.shape[0]): 76 ： ●リスト5.6　１行目 predict([600]) predict([[600]]) 79 ： ●本文　下から4行目 毛中脂肪量 血中脂肪値 86 ： ●本文　下から1行目 chapter6_test_score.csvに用意したので、〜 chapter6_test_scores.csvに用意したので、〜 86 ： ●リスト6.1　キャプション chapter6_test_score.csvの読み込み chapter6_test_scores.csvの読み込み 86 ： ●リスト6.1　1行目 data = pd.read_csv("test_scores.csv") data = pd.read_csv("chapter6_test_ scores.csv") 86 ： ●表6.1　キャプション chapter6_test_score.csvのデータの例 chapter6_test_scores.csvのデータの例 94 ： ●リスト6.9　1行目と3行目 （誤） cz = pca.transform(model.cluster_centers_) ・ plt.scatter(Z[:, 0], Z[:, 1], s=100, c=[colors[i] for i in y]) （正） cz = pca.transform(kmeans.cluster_centers_) ・ plt.scatter(Z[:, 0], Z[:, 1], s=100, c=[colors[i] for i in labels]) 122 ： ●式A1.1 xi 　※iは添字 xn 　※nは添字 123 ： ●式A1.6 xi - m 　※iは添字 xni - mi 　※ni、iは添字