Github Trends®
6083 findingsmedian surprise 0.00669window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 30D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #573.
FINDING #573 · UNIT ID 949199938
gavinkhung/machine-learning-visualized
ML algorithms implemented and derived from first-principles in Jupyter Notebooks and NumPy
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0577
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
21.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 21 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
324
FOLLOWERS
111
OWNER ★
2,133

Engagement Signals

FORKS
195
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 21 / 21 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

gavinkhung/machine-learning-visualized собрал 21 звёзд за окно, тогда как у автора всего 111 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 324. Это даёт surprise-индекс 0.0577 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6083 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 91%
VELOCITY21.0010.00+11.00ABOVE 77%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS195410-215ABOVE 36%
SURPRISE0.060.01+0.05ABOVE 83%