今天要介绍的就是一位从头构建 C++ 机器学习库的 16 岁少年（@novak-99），他的自荐帖在 reddit 上获得了数百的点赞量，并引起了热烈的讨论。

下面来看看他构建的这个库（ML++），有 13000 多行代码，涵盖了统计、线性代数、数值分析、机器学习和深度学习等主题。

项目地址：

https://github.com/novak-99/MLPP

ML++ 库包含了 19 大主题以及相关细分内容，分别如下：

  • 回归（线性回归、逻辑回归、Softmax 回归、指数回归、Probit 回归、Cloglog 回归、Tanh 回归）

  • 深度、动态、规模化神经网络（激活函数、优化算法、损失函数、正则化方法、权重初始化方法、学习率规划器）

  • Prebuilt 神经网络（多层感知机、自编码器、Softmax 网络）

  • 生成建模（表格对抗生成网络）

  • 自然语言处理（Word2Vec、词干提取、词袋模型、TFIDF、辅助文本处理函数）

  • 计算机视觉（卷积操作、最大 / 最小 / 平均池化、全局最大 / 最小 / 平均池化、Prebuilt 特征向量）

  • 主成分分析

  • 朴素贝叶斯分类器（多项分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯、高斯分布朴素贝叶斯）

  • 支持向量分类（原始形成、对偶形成）

  • K-Means 算法

  • K 最近邻算法

  • Outlier Finder（使用标准分数）

  • 矩阵分解（SVD 分解、Cholesky 分解、QR 分解）

  • 数值分析（数值微分、Jacobi 向量计算器、Hessian 矩阵计算器、函数近似器、微分方程求解器）

  • 数学变换（离散余弦变换）

  • 线性代数模块

  • 统计模块

  • 数据处理模块（特征缩放、均值归一化、One Hot 表征、反 One Hot 表征、支持的颜色空间转换类型）

  • 实用工具（TP/FP/TN/FN 函数、精度、召回率、准确率、F1 分数）

更多细节内容请参考原项目。
Reddit上，大家纷纷惊艳于作者仅16岁的年纪就做了这么一个了不起的工作，比如有人说：“我在16岁时逃学并玩魔兽世界...花了将近十年的时间才达到这个家伙的水平”，也有人延伸感叹AI领域的“卷”趋势，很多高中生开始涉猎ICLR，NeurIPS等等。你这么看这位16岁少年的工作？怎么看待现在AI领域年轻一代的“卷”趋势？请在留言区分享您的观点。我们也将从中挑选优质分享，参加“每周评论有礼”活动评选。

 

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