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ml-from-scratch-book/code：从零构建10大ML算法，对比Scikit-learn与PyTorch
本资源提供10个核心机器学习算法的纯NumPy实现代码，并与Scikit-learn和PyTorch版本对比，帮助理解线性回归、逻辑回归、KNN、K-Means、决策树等底层原理。适合初学者、教学实训和面试准备。
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项目定位
本资源是一套机器学习从零实现的配套代码，涵盖10个核心ML算法（线性回归、逻辑回归、KNN、K-Means、决策树、随机森林、PCA、SVM、感知机、朴素贝叶斯）。每种算法均使用NumPy纯手工编写，并与Scikit-learn和PyTorch实现进行对比，帮助学习者深入理解算法底层原理。
核心功能亮点
- 纯NumPy实现：不依赖高级ML库，完整展示每一步数学运算，代码结构清晰，注释详实。
- 同架构对比：同一个数据集上，同时运行手工代码、Scikit-learn官方实现和PyTorch实现，直观比较结果与性能。
- 配套文档与测试：附带单元测试和简单示例，便于验证正确性和扩展。
- 模块化设计：每个算法独立成文件，可按需学习或复用。
适用场景
- 数据科学/机器学习初学者：想摆脱“调包侠”状态，理解模型内部机制。
- 教学与实训：作为课堂练习或小组讨论的辅助材料，加深对损失函数、梯度下降等概念的理解。
- 面试准备：快速回顾算法核心逻辑，提升手写推导和代码实现能力。
上手提示
- 需具备Python基础，安装NumPy、Scikit-learn、PyTorch（可选）即可运行。
- 建议先运行`notebooks/overview.ipynb`，了解整体框架。
- 重点阅读每个算法文件中的`fit()`和`predict()`方法，体会数学公式到代码的转化过程。
- 可自行替换数据集，观察不同算法在数据上的表现差距。
作者/来源：ml-from-scratch-book
常见问题
这个项目包含哪些机器学习算法？
项目包含10个核心算法：线性回归、逻辑回归、KNN、K-Means、决策树、随机森林、PCA、SVM、感知机和朴素贝叶斯。每个算法均有纯NumPy手工实现。
使用这套代码需要什么基础？
需要具备Python编程基础，并安装NumPy、Scikit-learn和PyTorch（可选）。建议先运行"notebooks/overview.ipynb"了解整体框架。重点阅读每个算法文件中的fit()和predict()方法。
为什么要用NumPy手动实现，而不是直接调用库？
手动实现可以让你看清每一步数学运算，理解模型内部的损失函数、梯度下降等核心概念，帮助学生和开发者摆脱'调包侠'状态，真正掌握算法原理。
如何验证手工实现的正确性？
项目提供了同一数据集上同时运行手工代码、Scikit-learn官方实现和PyTorch实现的对比，附带单元测试和示例，方便验证结果和性能差异。
这个资源适合面试准备吗？
非常适合。通过快速回顾算法核心逻辑，并查看代码实现，可以提升手写推导和代码实现能力，加深对算法的理解，帮助面试时更加自信。