I implemented 10 core ML algorithms from scratch with NumPy. Here's what no tutorial taught me [P]

En 3 lignesImplémentation de 10 algorithmes ML classiques (régression, KNN, arbres de décision, XGBoost, réseaux de neurones) en NumPy pur, validés contre Scikit-learn et PyTorch. Repo open-source avec notebooks Jupyter exécutables localement ou sur Colab. L'auteur souligne l'importance de la structure modulaire et de la compréhension du gradient descent.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain