Source Code Localization Notes / 源代码本地化说明 / ソースコードローカライズ説明

Notice / 声明 / 注意

This repository is organized for learning, errata review, and localization. The original code copyright belongs to the original authors and publisher.

本仓库为学习、勘误和本地化整理，原始代码版权归原作者和出版社所有。

本リポジトリは学習・正誤確認・ローカライズ整理のためのものであり、元コードの著作権は原著者および出版社に帰属します。

Purpose / 工作原因 / 作業の理由

This directory contains sample source code packages for the “Plain Language” machine learning and deep learning math books. The original code comments and runtime logs were mainly in Japanese, which made the examples less convenient for Chinese and English readers to study, verify, and run in a modern Python environment.

本目录包含《白话机器学习的数学》和《白话深度学习的数学》相关示例源代码。原始代码的注释和运行日志主要是日文，不便于中文和英文读者学习、校对和在当前 Python 环境中运行。

このディレクトリには、「白話」機械学習数学および深層学習数学関連のサンプルソースコードが含まれています。元のコードのコメントと実行ログは主に日本語であり、中国語と英語の読者が学習、確認、現在のPython環境で実行するには不便でした。

Main Changes / 主要改动 / 主な変更点

• Comments were changed to trilingual form in the order English / Chinese / Japanese, while keeping the original Japanese meaning.

• Runtime log strings printed by the scripts were changed to the same English / Chinese / Japanese order.

• Each Python file now starts with a brief change note describing how it differs from the original version.

• nn.py was updated for newer NumPy versions by replacing removed np.int usages with int.

• cnn.py now uses an available Google Cloud Storage MNIST mirror because the original MNIST URL returns 404.

• Slow-training notes were added before the pure NumPy training loops in nn.py and cnn.py.

• The core algorithms, formulas, learning loops, and example structure were kept unchanged unless required for compatibility.

• 注释已改为英文 / 中文 / 日文顺序的三语形式，同时保留原日文含义。

• 脚本打印的运行日志也已改为英文 / 中文 / 日文顺序。

• 每个 Python 文件开头都增加了相较于原始版本的改动说明。

• nn.py 针对新版 NumPy 做了兼容性修复，将已删除的 np.int 替换为 int。

• cnn.py 将原来返回 404 的 MNIST 下载地址改为可用的 Google Cloud Storage 镜像。

• 在 nn.py 和 cnn.py 的纯 NumPy 训练循环前增加了训练较慢的提示。

• 除兼容性所必需的改动外，核心算法、公式、训练循环和示例结构保持不变。

• コメントは英語 / 中国語 / 日本語の順序の三語形式に変更し、元の日本語の意味を保持しました。

• スクリプトが出力する実行ログも英語 / 中国語 / 日本語の順序に変更しました。

• 各Pythonファイルの先頭に、元の版からの変更点を簡潔に記載しました。

• nn.pyでは、新しいNumPyで削除されたnp.intをintへ置き換える互換性修正を行いました。

• cnn.pyでは、元のMNISTダウンロードURLが404を返すため、利用可能なGoogle Cloud Storageミラーに変更しました。

• nn.pyとcnn.pyの純粋なNumPyによる学習ループの前に、学習が遅いことを示す注意コメントを追加しました。

• 互換性のために必要な変更を除き、中心となるアルゴリズム、数式、学習ループ、サンプル構造は変更していません。

Original Resources / 原始资源 / 元リソース

The original source packages can be downloaded from the official support pages of Mynavi Publishing, the Japanese publisher of the original books. These links are provided so readers can download the untouched originals and compare them with the localized versions in this directory.

原始源码包可以从日文原书出版社 Mynavi Publishing 的官方支持页面下载。这里列出这些链接，是为了方便读者自行下载未修改的原始代码，并与本目录中的本地化版本进行对比。

元のソースコードパッケージは、原書の出版社であるMynavi Publishingの公式サポートページからダウンロードできます。これらのリンクは、読者が未変更の元コードを入手し、このディレクトリ内のローカライズ版と比較できるようにするために記載しています。

Machine Learning Math / 白话机器学习的数学 / やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

• 日文原书：やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

• 中文相关书名：白话机器学习的数学

• Official support page: https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839963521.html

• Official source code package: https://book.mynavi.jp/files/user/support/9784839963521/sourcecode.zip

• 官方支持页：https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839963521.html

• 官方源码包：https://book.mynavi.jp/files/user/support/9784839963521/sourcecode.zip

• 公式サポートページ：https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839963521.html

• 公式ソースコードパッケージ：https://book.mynavi.jp/files/user/support/9784839963521/sourcecode.zip

Deep Learning Math / 白话深度学习的数学 / やさしく学ぶ ディープラーニングがわかる数学のきほん

• 日文原书：やさしく学ぶ ディープラーニングがわかる数学のきほん

• 中文相关书名：白话深度学习的数学

• Official support page: https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839968373.html

• Official source code package: https://book.mynavi.jp/files/user/support/9784839968373/dl-math-sample.zip

• 官方支持页：https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839968373.html

• 官方源码包：https://book.mynavi.jp/files/user/support/9784839968373/dl-math-sample.zip

• 公式サポートページ：https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839968373.html

• 公式ソースコードパッケージ：https://book.mynavi.jp/files/user/support/9784839968373/dl-math-sample.zip

Verification / 校验情况 / 検証状況

• All Python files were checked with py_compile.

• nn.py was run successfully after the NumPy compatibility fix.

• cnn.py successfully downloads and reads the MNIST gzip files from the new mirror. Full training is slow because the CNN is implemented with pure NumPy.

• 所有 Python 文件已通过 py_compile 语法检查。

• nn.py 在 NumPy 兼容性修复后已完整运行通过。

• cnn.py 已能从新镜像成功下载并读取 MNIST gzip 文件。完整训练较慢，因为该 CNN 使用纯 NumPy 实现。

• すべてのPythonファイルはpy_compileで構文確認済みです。

• nn.pyはNumPy互換性修正後に正常に実行できることを確認しました。

• cnn.pyは新しいミラーからMNIST gzipファイルを正常にダウンロードして読み込めることを確認しました。CNNが純粋なNumPyで実装されているため、完全な学習には時間がかかります。