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@@ -150,7 +150,7 @@ Visual Studio Codeで_notebook.ipynb_ファイルを開き、スプレッドシ
 
 可視化は、データに最も適した機械学習手法を決定するのにも役立ちます。例えば、散布図が直線に沿っているように見える場合、そのデータは線形回帰の演習に適していることを示しています。
 
-Jupyterノートブックでよく使われるデータ可視化ライブラリの1つが[Matplotlib](https://matplotlib.org/)です（前のレッスンでも登場しました）。
+Jupyter Notebookでよく使われるデータ可視化ライブラリの1つが[Matplotlib](https://matplotlib.org/)です（前のレッスンでも登場しました）。
 
 > データ可視化の経験をさらに積むには、[これらのチュートリアル](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-77952-leestott)を参照してください。
 
@@ -214,4 +214,4 @@ Matplotlibが提供するさまざまな可視化タイプを探求してみま
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-この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を期すよう努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な表現が含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文を公式な情報源としてご参照ください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用に起因する誤解や誤認について、当社は一切の責任を負いません。
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