句読点を統一

ch00/lecture.md

@@ -24,21 +24,21 @@ math: mathjax
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-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
 
 <div class="proof">
 
 
-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**
 
 
 </div>
 
 
-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 {
 
 ---
 
-<!-- _header: 各種リンク,注意など -->
+<!-- _header: 各種リンク・注意など -->
 
 <style scoped>
 {
@@ -202,13 +202,13 @@ ul li::before {
 </style>
 
 - 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
 
 
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@@ -222,11 +222,11 @@ ul li::before {
 }
 </style>
 
-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
 
 ---
 

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

slides.md

@@ -24,21 +24,21 @@ math: mathjax
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-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
 
 <div class="proof">
 
 
-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**
 
 
 </div>
 
 
-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 {
 
 ---
 
-<!-- _header: 各種リンク,注意など -->
+<!-- _header: 各種リンク・注意など -->
 
 <style scoped>
 {
@@ -202,13 +202,13 @@ ul li::before {
 </style>
 
 - 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
 
 
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@@ -222,11 +222,11 @@ ul li::before {
 }
 </style>
 
-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
 
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@@ -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