numpy-ml

numpy-ml 是一个完全基于 NumPy 实现的机器学习算法库。该项目提供了多种经典及现代机器学习模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型、主题模型（如 LDA）、神经网络及其各种层和模块（例如 LSTM、ResNet 块、WaveNet 块等），以及优化器、正则化技术、损失函数等多种组件。所有实现均采用纯 Python 代码配合 NumPy 库完成，不依赖于任何外部深度学习框架，这使得它非常适合用于教学、研究或快速原型开发中理解底层算法细节。此外，由于其清晰的代码结构和详尽文档支持，对于希望深入了解机器学习算法内部机制的学习者来说尤为适用。