# eriklindernoren/ML-From-Scratch

> Набор реализаций моделей и алгоритмов машинного обучения с нуля на NumPy — от линейной регрессии до глубокого обучения; цель — показать внутреннее устройство, а не производительность.

- Магнитуда: 2,7 из 10 — Ровно
- Звёзды: 33 233 всего · +7 звёзд по замерам 2026-11-01, 11:01–14:31 UTC, к вечеру ≈ 15
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Обучение и подборки · Язык: Python · Лицензия: MIT · Создан: 2017-02-05 · Последний коммит: 2023-10-15
- GitHub: https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch · Страница: https://gitnova.dev/r/eriklindernoren/ML-From-Scratch

## Чем пригодится

- Изучить пошаговую реализацию CNN, GAN или DBSCAN на NumPy
- Запустить примеры обучения на MNIST или CartPole и посмотреть результат
- Использовать код как образец при написании собственного ML-алгоритма с нуля

## Почему он здесь

- По замерам счётчика за 2026-11-01 (UTC), 11:01–14:31: 33226 → 33233 звёзд (+7). Это прирост за указанный интервал.
- Расчётный прогноз на конец суток: около +15 звёзд; учитывает наблюдаемый прирост и предыдущий день.
- За последние двое суток темп в 1,7 раза выше, чем в предыдущие полторы недели.
- GitHub Trending Python за день: #16, +36 звёзд.
- Около 9 форков в сутки — код забирают себе.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @vishalbelsare (256 подп.).

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 5 530
- Issues и pull requests: 144
- Наблюдателей: 969
- В среднем за неделю: 17 в день
- Обычный темп: 14 в день
- Звёзд за последний час (по замерам): 1

## Звёзды по дням за 30 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-10-03 … 2026-11-01: 2, 6, 6, 10, 1, 4, 7, 5, 6, 10, 6, 7, 10, 6, 5, 3, 10, 4, 4, 6, 74, 26, 8, 9, 8, 8, 6, 37, 35, 7

## Где замечен сейчас

- GitHub Trending Python за день: #16, +36 звёзд

## Похожие по описанию

1. **jyotipmahes/ML-Interview-Prep** — 5,1 · Ранний сигнал · Обучение и подборки · Jupyter Notebook · +3 звезды по замерам 2026-11-01, 13:47–14:29 UTC, к вечеру ≈ 23
   Коллекция Jupyter-ноутбуков с реализациями с нуля ключевых ML-алгоритмов для собеседований: линейная и логистическая регрессия, K-Means, KNN, MLP, LayerNorm, self-attention, LoRA и BPE, с математическими формулировками и тестами.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/jyotipmahes/ML-Interview-Prep.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-11-01 14:39 UTC, обновление каждые 30 минут.