Dictionary of Applied Machine Learning

応用機械学習辞典 — 付属リポジトリ

応用機械学習辞典（講義版、CC BY 4.0）の付属コードです。機械学習用語107項目をそれぞれ厳密に定義して相互参照し、引用文献、組版済みPDF、および各項目の記述内容を再計算するPythonデモを収録しています。

ディレクトリ	内容
notebooks/	項目ごとのPythonデモをJupyterノートブックとして収録しています。デモページからワンクリックでColabを開けます
mldict/	mldict.sty：辞典の表記法を定義するLaTeXパッケージ（\usepackage{mldict}）
mcp/	AI アシスタント（Claude Code、VS Code Copilot、…）に辞典を提供するMCPサーバー

ノートブックとmldict.styは辞典のソースから生成されます。編集はこのリポジトリではなく、ソース側で行ってください。辞典本体（定義、記号一覧、項目ごとのPDF）はdictionaryofml.orgにあります。全コンテンツはterms.jsonとして機械可読形式でも提供され、LLMのクローラー向けにはllms.txtにインデックスされています。

出典と免責事項

このリポジトリのソースコード（デモ用ノートブック、LaTeXパッケージ、MCPサーバー）は、著者の確認のもと、大規模言語モデル（LLM）の支援を受けて作成されました。いかなる種類の保証もなく、現状のまま提供されます。自己責任で使用し、結果を利用する前に必ず独自に検証してください。

公開前に、Pythonデモには以下の基本的なチェックを適用しています。

• 各デモは、再現性を確保するため固定の乱数シードを用い、計算する値に対する独自のcheck()アサーションを実行します。
• ruff check --select F（正確性に関するルールのみ：未定義および未使用の名前）
• bandit（exec/eval/シェルインジェクションのチェックに限定：B102、B307、B602、B605）。意図的な例外はllmデモです。このデモの題材は、出力されたコードを実行するLLMラッパーです。
• 図のスタイル、およびデモの説明文が辞典の該当項目で導入される概念の範囲内に収まっていることを確認する、プロジェクト固有のリンター

これらは確認手段であり、正しさを証明するものではありません。

デモはサードパーティ製パッケージのnumpyとmatplotlibをインポートします（どちらもColabにプリインストールされています）。コミット済みの図データをバイト単位で再現できるのは、バージョンを固定した組み合わせの場合のみであるため、ソースリポジトリでは両パッケージの正確なバージョンを固定しています。

MCP サーバー

pip install -r mcp/requirements.txt
claude mcp add --scope user dictionaryofml -- python /path/to/mcp/server.py

ツール：list_all_terms、lookup_term、search_terms、get_related_terms。コンテンツはサイトのterms.jsonから取得し、1日間キャッシュされます。

引用

@misc{dictml,
  author = {Jung, Alexander and Olioumtsevits, Konstantina and Schnoor, Ekkehard},
  title = {Dictionary of Applied Machine Learning (course edition)},
  doi = {10.5281/zenodo.21569296},
  note = {ISBN 978-952-64-3013-3, CC BY 4.0},
  url = {https://dictionaryofml.org}
}

各項目のページには、その項目専用の「この項目を引用」BibTeXブロックがあります。このリポジトリは講義版の付属資料であり、著作権で保護されたSpringer刊『応用機械学習辞典』とは別のものです。

ライセンス

CC BY 4.0。Aalto UniversityのAlexander Jungが管理しています。修正や提案はdictionaryofml.orgに記載のアドレスまでお寄せください。