Github Trends®
2987 findingsmedian surprise 0.00082window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2417 · UNIT ID 80990461
eriklindernoren/ML-From-Scratch
Machine Learning From Scratch. Bare bones NumPy implementations of machine learning models and algorithms with a focus on accessibility. Aims to cover everything from linear regression to deep learning.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000166
ENGAGEMENT0.44
FRESHNESS1.61
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.12
ACCEL
-0.03
RETENTION
13.3%
PEAK 2026-01-18 · FORK-RETENTION 96.3% · 382 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
12,714
FOLLOWERS
5,936
OWNER ★
67,782

Engagement Signals

FORKS
5,409
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 380 / 382 (DIVERSITY 0.99)

Why This Is A Finding

eriklindernoren/ML-From-Scratch собрал 382 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,936 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 12,714. Это даёт surprise-индекс 0.000166 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 96.3% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 19%
VELOCITY2.122.84-0.72ABOVE 31%
RETENTION13.3%6.8%+6.5 PPABOVE 76%
FORKS5,4091,068+4,341ABOVE 85%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 21%