diff --git a/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb b/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb index 0b09c20..fd16836 100644 --- a/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb +++ b/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb @@ -29,7 +29,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "**Chapter 2 – 머신러닝 프로젝트의 처음부터 끝까지**\n", + "**2장 – 머신러닝 프로젝트의 처음부터 끝까지**\n", "\n", "*머신러닝 주택 회사에 오신 것을 환영합니다! 여러분이 해야 할 일은 캘리포니아 인구조사 데이터를 사용해 이 지역의 주택 가격 모델을 만드는 것입니다.*\n", "\n", @@ -40,7 +40,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "**Note**: 이 주피터 노트북의 결과가 책에 있는 것과 조금 다를 수 있습니다. 대부분은 훈련 알고리즘들이 가지고 있는 무작위성 때문입니다. 가능하면 노트북의 결과를 동일하게 유지하려고 하지만 모든 플랫폼에서 동일한 출력을 낸다고 보장하긴 어렵습니다. 어떤 데이터 구조(가령 딕셔너리)는 아이템의 순서가 일정하지 않습니다. 마지막으로 몇 가지 사소한 버그 수정(해당 부분에 설명을 추가했습니다) 때문에 결과가 조금 달라졌습니다. 하지만 책에서 제시한 설명은 유효합니다." + "**노트**: 이 주피터 노트북의 결과가 책에 있는 것과 조금 다를 수 있습니다. 대부분은 훈련 알고리즘들이 가지고 있는 무작위성 때문입니다. 가능하면 노트북의 결과를 동일하게 유지하려고 하지만 모든 플랫폼에서 동일한 출력을 낸다고 보장하긴 어렵습니다. 어떤 데이터 구조(가령 딕셔너리)는 아이템의 순서가 일정하지 않습니다. 마지막으로 몇 가지 사소한 버그 수정(해당 부분에 설명을 추가했습니다) 때문에 결과가 조금 달라졌습니다. 하지만 책에서 제시한 설명은 유효합니다." ] }, {