numpy-ml

这是一个纯 NumPy 实现的机器学习算法库，专注于可读性与教学演示。核心功能涵盖经典统计模型（如高斯混合、隐马尔可夫、LDA主题模型）、深度学习组件（含 CNN、LSTM、Transformer 注意力、ResNet/WaveNet 模块）及强化学习接口（兼容 OpenAI Gym），所有实现不依赖 TensorFlow 或 PyTorch，仅用 NumPy 和少量科学计算库。适合算法原理教学、课程实验、轻量级原型验证及底层机制研究，不适用于生产环境大规模训练。