NumPy 作为 Python 生态中最受欢迎的科学计算包，很多读者已经非常熟悉它了。它为 Python 提供高效率的多维数组计算，并提供了一系列高等数学函数，我们可以快速搭建模型的整个计算流程。负责任地说，NumPy 就是现代深度学习框架的「爸爸」。

尽管目前使用 NumPy写模型已经不是主流，但这种方式依然不失为是理解底层架构和深度学习原理的好方法。最近，来自普林斯顿的一位博士后将 NumPy 实现的所有机器学习模型全部开源，并提供了相应的论文和一些实现的测试效果。

项目地址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

该项目大约有 30 个主要机器学习模型，此外还有 15 个用于预处理和计算的小工具，全部.py 文件数量有 62 个之多。平均每个模型的代码行数在 500 行以上，在神经网络模型的 layer.py 文件中，代码行数接近 4000。

项目的作者就是下面这位小哥：