《Python机器学习》，Sebastian， 中文版 ，2017年10月第1版， 如下图：

书中可能出现很多错误，勘误如下，页码是中文书页码，不是英文pdf页码：
P32
最后一句代码输出0.91改为Accuracy:0.91

#P40
weights, params = [], []
for c in np.arange(-5, 5,dtype=float): #读者修改，添加dtype=float
lr = LogisticRegression(C=10**c, random_state=0)
lr.fit(X_train_std, y_train)
weights.append(lr.coef_[1])
params.append(10**c)


weights = np.array(weights)
plt.plot(params, weights[:, 0],
label='petal length')
plt.plot(params, weights[:, 1], linestyle='--',
label='petal width')
plt.ylabel('weight coefficient')
plt.xlabel('C')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xscale('log')
# plt.savefig('./figures/regression_path.png', dpi=300)
plt.show()

P58
csv_data 第3行第1列数据0改为10 不然P58-P60多处矛盾

P70
第9行np.range(-4,6)改为np.range(-4,6，dtype=float),即 #读者修改 ，增加,dtype=float

P108
备注里，leave-ont-out改为leave-one-out

P117
图下方，两个属于类别0改为1，分到了类别1（假负）改为0，另外那句可能也错了，可能把
恶性和良性互换。

P126
第4行，+0.6*0.06改为+0.6*0.6

P140
5) y尖==y 可能要改为y尖不等于y， 英文第二版是不等于号

P140
图表中，第6列第8、9、10行是改为否。

P141
错误率伊普西龙表达式，第6、7、8个+号后0.1*0改为0.1*1

P141
阿尔法j=(0.5*1og(1-伊普西龙))/伊普西龙 改为0.5*1og（(1-伊普西龙)/伊普西龙）

P179
中下部y_std = sc_y.fit_transform(y)改为
y_std = sc_y.fit_transform(y[:, np.newaxis]).flatten()

P180
倒数第5行去掉中括号，即
transform([5.0])改为transform(5.0)

P189
图中，（d=3）前面二次改为三次

P257
代码中去掉show_accuracy=True 。。Keras V2.2.0中不支持
总之，2018年6月，有些库已经更新，导致作者原始代码有些不适用，
该文仅供参考，也请大神指正和补充^v^