FINDING #2748 · UNIT ID 211357699
mfrdixon/ML_Finance_Codes
Machine Learning in Finance: From Theory to Practice Book
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
+7.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
724
FOLLOWERS
424
OWNER ★
2,997
Engagement Signals
FORKS
645
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
mfrdixon/ML_Finance_Codes собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 424 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 724. Это даёт surprise-индекс 0.00786 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 68% OF 8663 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 68%
VELOCITY6.005.67+0.33ABOVE 51%
RETENTION0.0%41.7%-41.7 PPABOVE 0%
FORKS645332+313ABOVE 62%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 59%