ATOM00blue/machine-learning-library

Что это?

Ключевые возможности

• 01Собственные классификатор и регрессор APRL для числовых табличных данных, реализованные только на NumPy.
• 02Оценка неопределённости с учётом расстояния и обработка пропущенных значений в модели APRL.
• 03Корпус из 923 документов в формате Markdown: научные работы, расшифровки лекций и статьи.
• 04В каждом файле есть YAML frontmatter с источником, URL, авторами и контролируемыми тематическими тегами.
• 05Структура из 17 тематических разделов с обзорными страницами и маршрутами чтения; корпус можно использовать как хранилище Obsidian.

Сценарии использования

• Изучать основы ML и передовые исследования по лекциям и научным работам с единообразными метаданными.
• Создать ассистента для вопросов и ответов с генерацией на основе найденных источников, который ссылается на конкретные работы и лекции.
• Экспериментировать с небольшим и прозрачным табличным классификатором или регрессором с оценкой неопределённости.
• Использовать корпус с чистой структурой как текстовый датасет для бенчмарков эмбеддингов или дообучения моделей.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/ATOM00blue/machine-learning-library.git
2. 2

   Перейдите в папку проекта

   cd machine-learning-library
3. 3

   Установите пакет APRL в редактируемом режиме

   python -m pip install -e .
4. 4

   Запустите пример классификации и регрессии APRL

   python examples/aprl_quickstart.py

Что важно знать

• !APRL — экспериментальный пользовательский алгоритм, а не проверенный передовой метод.
• !APRL предназначен только для числовых табличных данных.
• !Лицензия не указана (NOASSERTION), поэтому условия использования следует проверить в NOTICE.md.

Темы

Частые вопросы

Что такое machine-learning-library?

Подборка из 923 статей, лекций и научных работ по ML в формате Markdown, а также небольшой классификатор и регрессор APRL на чистом NumPy. В репозитории объединены два компонента. Первый — APRL (Adaptive Prototype Residual Learning), экспериментальный классификатор и регрессор для числовых табличных данных. Он сочетает глобальную ridge-модель с прототипами, взвешенными по релевантности, и локальными полиномиальными экспертами, которые корректируют остаточные ошибки. Также модель оценивает неопределённость с учётом расстояния, обрабатывает пропущенные значения и поддерживает инкрементальные пакетные обновления, используя только NumPy. Авторы позиционируют её как экспериментальную комбинацию методов, а не как решение, превосходящее современные аналоги.

machine-learning-library можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

machine-learning-library распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

machine-learning-library всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в machine-learning-library — 10 авг. 2026 г..

Для чего можно использовать machine-learning-library?

Изучать основы ML и передовые исследования по лекциям и научным работам с единообразными метаданными. Создать ассистента для вопросов и ответов с генерацией на основе найденных источников, который ссылается на конкретные работы и лекции. Экспериментировать с небольшим и прозрачным табличным классификатором или регрессором с оценкой неопределённости. Использовать корпус с чистой структурой как текстовый датасет для бенчмарков эмбеддингов или дообучения моделей.

Как установить machine-learning-library?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/ATOM00blue/machine-learning-library.git Перейдите в папку проекта: cd machine-learning-library Установите пакет APRL в редактируемом режиме: python -m pip install -e . Запустите пример классификации и регрессии APRL: python examples/aprl_quickstart.py

Где скачать machine-learning-library?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/ATOM00blue/machine-learning-library