diff --git a/ch00/lecture.md b/ch00/lecture.md
index b9906f9..c4c8d84 100644
--- a/ch00/lecture.md
+++ b/ch00/lecture.md
@@ -24,21 +24,21 @@ math: mathjax
-この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です.
+この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です
機械学習に初めて触れる学部一年生のメンバーが
-1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して,
+1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して
2. **最終的にニューラルネットを実際の問題解決に使えるようになること**
-を目指しています.
+を目指しています
(講習会自体については https://abap34.github.io/ml-lecture/supplement/preface.html をみてください)
@@ -193,7 +193,7 @@ ul li::before {
---
-
+
- この資料を管理しているレポジトリは https://github.com/abap34/ml-lecture です
- - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください.
-- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます.
-- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています. (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など)
+ - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください
+- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます
+- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など)
- オンラインジャッジは https://github.com/abap34/ml-lecture-judge
- - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています.
- - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています.これらをホストすることで同等の環境を構築することができます.
-- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください.
+ - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています
+ - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています. これらをホストすることで同等の環境を構築することができます
+- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください
---
@@ -222,11 +222,11 @@ ul li::before {
}
-資料の公開にあたって, 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の
+資料の公開にあたって 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の
@YumizSui さん (大上研究室) と 前田航希さん (@Silviase, 岡崎研究室)に
-内容について多くの助言をいただきました.
+内容について多くの助言をいただきました
-この場を借りてお礼申し上げます.
+この場を借りてお礼申し上げます
---
diff --git a/ch00/lecture.pdf b/ch00/lecture.pdf
index 900c33a..9944eb1 100644
Binary files a/ch00/lecture.pdf and b/ch00/lecture.pdf differ
diff --git a/ch01/lecture.md b/ch01/lecture.md
index d31a820..10a37cd 100644
--- a/ch01/lecture.md
+++ b/ch01/lecture.md
@@ -722,7 +722,7 @@ $b \approx 126.12821494344632$
- アイスの売り上げを予測するには気温から売り上げを予測する
「関数」を構築するのが必要であった.
-- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って,関数を決めることにした.
+- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って関数を決めることにした.
- この関数はパラメータとして $(a, b)$ をもち, $(a, b)$ を変えることで
性質が変わるのがわかった
- モデルの「よさ」のめやすとして 「損失関数」を導入した
diff --git a/ch01/lecture.pdf b/ch01/lecture.pdf
index e1453ce..ca8b18f 100644
Binary files a/ch01/lecture.pdf and b/ch01/lecture.pdf differ
diff --git a/slides.md b/slides.md
index f8e496a..095e391 100644
--- a/slides.md
+++ b/slides.md
@@ -24,21 +24,21 @@ math: mathjax
-この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です.
+この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です
機械学習に初めて触れる学部一年生のメンバーが
-1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して,
+1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して
2. **最終的にニューラルネットを実際の問題解決に使えるようになること**
-を目指しています.
+を目指しています
(講習会自体については https://abap34.github.io/ml-lecture/supplement/preface.html をみてください)
@@ -193,7 +193,7 @@ ul li::before {
---
-
+
- この資料を管理しているレポジトリは https://github.com/abap34/ml-lecture です
- - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください.
-- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます.
-- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています. (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など)
+ - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください
+- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます
+- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など)
- オンラインジャッジは https://github.com/abap34/ml-lecture-judge
- - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています.
- - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています.これらをホストすることで同等の環境を構築することができます.
-- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください.
+ - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています
+ - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています. これらをホストすることで同等の環境を構築することができます
+- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください
---
@@ -222,11 +222,11 @@ ul li::before {
}
-資料の公開にあたって, 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の
+資料の公開にあたって 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の
@YumizSui さん (大上研究室) と 前田航希さん (@Silviase, 岡崎研究室)に
-内容について多くの助言をいただきました.
+内容について多くの助言をいただきました
-この場を借りてお礼申し上げます.
+この場を借りてお礼申し上げます
---
@@ -957,7 +957,7 @@ $b \approx 126.12821494344632$
- アイスの売り上げを予測するには気温から売り上げを予測する
「関数」を構築するのが必要であった.
-- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って,関数を決めることにした.
+- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って関数を決めることにした.
- この関数はパラメータとして $(a, b)$ をもち, $(a, b)$ を変えることで
性質が変わるのがわかった
- モデルの「よさ」のめやすとして 「損失関数」を導入した
diff --git a/slides.pdf b/slides.pdf
index 7f7b5e2..f0c847b 100644
Binary files a/slides.pdf and b/slides.pdf differ