纯NumPy实现机器学习全家桶
techNmak · x · 2026-07-11
作者推荐了开源项目 **ML-From-Scratch**，认为它对学习机器学习很有帮助。 项目特点是用 **纯 NumPy** 从零实现算法，重点放在可读性和理解数学原理，而不是工程性能。内容覆盖： - 监督学习：线性/逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升、XGBoost、SVM、朴素贝叶斯 - 无监督学习：k-means、DBSCAN、PCA、高斯混合模型 - 进一步还包含一个小型深度学习框架：卷积、池化、批归一化、Dropout、RNN - 另外还有一个可运行的 **GAN** 和在 CartPole-v1 上训练的 **DQN** 作者建议：如果已经学过这些算法，希望通过端到端的工作实现来巩固理解，这个仓库很值得花时间看。项目目前约 **3.2 万 stars**，使用 **MIT license**，全部用 Python 编写。