"핸즈온 머신러닝 2판" 에러타 안내해 드립니다.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

핸즈온 머신러닝 2판에 새롭게 등록된 에러타를 안내해 드립니다.

36. (p916) 첫 번째 문장에 있는 괄호 안에서 “여러 개의 레코드를 추출할 때는 추출할 원소의 개수를 지정해야 합니다”를 “후자의 경우 큐를 만들 때 추출할 원소의 개수를 지정해야 합니다”로 정정합니다.
37. (p373) 두 번째 목록의 두 번째 줄에서 X.reshape(-1, 1) 을 X.reshape(-1, 28*28) 로 정정합니다.
38. (p377) NOTE 블럭 아래 6번째 줄에서 “(하나 또는 그 이상의 이진 레이블을 가진) 이진 분류를 수행한다면”을 “이진 분류나 다중 레이블 이진 분류를 수행한다면”으로 수정합니다.
39. (p454) 첫 번째 코드 블럭 바로 아래 “training=True 로 지정하여 Dropout 층을 활성화하고 테스트 세트에서 100번의 예측을 만들어 쌓습니다. 드롭아웃이 활성화되었기 때문에 예측이 모두 달라집니다. predict() 메서드는 샘플이 행이고 클래스가 열로 이루어진 행렬을 반환합니다.“를 “model(X)는 넘파이 배열이 아니라 텐서를 반환한다는 것만 빼고는 model.predict(X)와 비슷하고 training 매개변수를 지원합니다. 이 코드 예에서 training=True로 지정하여 Dropout 층이 활성화되기 때문에 예측이 달라집니다.  테스트 세트에서 100개의 예측을 만들어 쌓았습니다. 모델을 호출할 때마다 샘플이 행이고 클래스마나 하나의 열을 가진 행렬이 반환됩니다.“로 수정합니다.
40. (p494) 목록 바로 아래 첫 번째 문장 “옵티마이저의 clipnorm이나 clipvalue 하이퍼파라미터를 지정하면 가중치를 자동으로 클리핑해줍니다“를 “만약 그레이디언트 클리핑(11장 참조)을 하고 싶다면 clipnorm이나 clipvalue 하이퍼파라미터를 지정하세요“로 수정합니다.
41. (p740) 식 18-1에서 를 으로 정정합니다.
42. (p663) 첫 번째 문단 마지막 줄에서 “p=25와 (x 표시된) p=35 위치를”를 “p=22와 (x 표시된) p=35 위치를”로 정정합니다.
43. (p317) 9.1.4절 아래 첫 번째 문장에서 “군집은 차원 축소에 효과적인 방법입니다. 특히 지도 학습 알고리즘을”을 “군집은 지도 학습 알고리즘을”로 수정합니다.
44. (p319) 첫 번째 문장에서 “하지만 클러스터 개수 k를”을 “클러스터 개수 k를”로 수정합니다.
45. (p319) 첫 번째 문단 앞에 새로운 문단을 추가합니다. “군집이 데이터셋의 차원을 (64에서 50으로) 감소시켰지만 성능 향상은 대부분 변환된 데이터셋이 원본 데이터셋보다 선형적으로 더 잘 구분할 수 있기 때문입니다. 따라서 로지스틱 회귀를 사용하기에 더 좋습니다.“

감사합니다!