Teach you how to implement machine learning algorithms
最近萌生了实现一些机器学习算法的想法，主要基于以下几个原因：
- 希望可以帮助一些刚刚入门的小伙伴。
- 通过实现算法，加深自己对算法理论的理解。
- 弄清楚数学语言如何转换为计算机语言。
- 可以了解很多看书学不到的各种trick，所有算法几乎都有坑。比如hyper-parameter什么意义怎么设，怎么初始化，numerical stability的怎么保证，如何保证矩阵正定，计算机rounding error的影响，numerical underflow和overflow问题等等。
- 对整个领域各个算法的关联有更深刻的了解，思维形成一个关系网。看到一个算法就会自然的去想跟其他算法的联系，怎么去扩展。如果一篇paper我不能把它纳入到这个关系网里，我就觉得自己没懂。要么推出联系，要么推出矛盾证明这篇paper垃圾。
- 实现这样一个项目会花掉我大量的时间，尽管这样，我还是会在时间允许的情况下会尽快更新项目。