From 55b984f47f6403dff5fc41584ca4379d036f5756 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hiroshi Yoshioka <40815708+hyoshioka0128@users.noreply.github.com> Date: Fri, 3 Jul 2026 00:09:54 +0900 Subject: [PATCH] Fix typo in README.md for Japanese translation https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/translations/ja/2-Regression/2-Data/README.md #PingMSFTDocs --- translations/ja/2-Regression/2-Data/README.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/translations/ja/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/ja/2-Regression/2-Data/README.md index aa3fe1ea8..ce28bf1d6 100644 --- a/translations/ja/2-Regression/2-Data/README.md +++ b/translations/ja/2-Regression/2-Data/README.md @@ -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 --- **免責事項**: -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。 \ No newline at end of file +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。