一个热爱计算机的少年，16 岁就已经可以做出点东西来了，比如开发个粤语编程语言、拿个 Kaggle 冠军、写个游戏、开发个加密货币投资机器人、从头构建一个 C++ 机器学习库什么的。
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。
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
@novak-99 表示，他之所以构建这个库，是因为 C++ 是他所选择的语言，但到了 ML 前端，C++ 却用得非常少。
C++ 是高效的，而且有利于快速执行。所以大多数库(如 TensorFlow、PyTorch 或 Numpy)都使用 C/ C++ 或某种 C/ C++ 衍生的语言来优化和提高速度。
但当他查看各种机器学习算法的前端实现时，他注意到大多数算法是用 Python、MatLab、R 或 Octave 实现的。他认为，C++ 之所以在 ML 前端用得比较少，主要是因为缺乏用户支持，以及 C++ 语法比较复杂。
与 Python 相比，C++ 的机器学习框架少得可怜。此外，即使在流行的框架(如 PyTorch 或 TensorFlow)中，C++ 的实现也不像 Python 的实现那样完整，存在的问题包括：缺少文档;并不是所有的主要函数都存在;没有多少人愿意贡献，等等。
此外，C++ 不支持 Python 的 ML 套件的各种关键库。Pandas 和 Matplotlib 都不支持 C++。这增加了 ML 算法的实现时间，因为数据可视化和数据分析的元素更难获得。
因此，他就决定自己写一个 C++ 的机器学习库。
他还注意到，由于 ML 算法非常容易实现，所以一些工程师可能会忽略它们背后的实现和数学细节。这可能会带来一些问题，因为在不了解数学细节的前提下，针对特定用例定制 ML 算法是不可能的。所以除了库之外，他还计划发布全面的文档，以解释库中每个机器学习算法背后的数学背景，涵盖统计、线性回归、雅可比矩阵和反向传播等内容。以下是关于统计的部分内容：
打开项目，我们可以看到其中的一些细节：
涵盖 19 大主题，这个 ML++ 足够大且全
与大多数框架一样，这位高中生创建的 ML++ 库是动态的，不断地在变化。这点在机器学习的世界尤为重要，因为每天都会有新的算法和技术被开发出来。
目前，ML++ 库中正在开发以下模型和技术：
- 卷积神经网络(CNN)
- 支持向量机(SVM)的内核
- 支持向量回归
整体而言，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。
网友：这么卷，我怎么办
对于 16 岁就能做出如此出色的项目，有网友不禁感叹，这个世界上的高中生都在干些什么啊?!我在他们这个年纪还在『啃手指头』。而他们已经在 ICLR、NeurIPS 会议上发表论文了……
还有网友表示，如果高中生都在做这些事，想象一下几年后博士申请会有多激烈吧。现在，你只需要发表 3 篇以上的 NeurIPS 论文，将来就得获得图灵奖了。
看似开玩笑的话，也可以说是目前某种程度上的「卷」吧。
不过，也有网友指出，项目中有 13000 行代码却没有测试?另一位网友认为，这是一个基于个人爱好创建的项目(pet project)，并不适用于实际用例。因此，测试在这里并不重要。
参考链接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/srbvnc/p_c_machine_learning_library_built_from_scratch/
