Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5775 · 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

SURPRISE0.00232
ENGAGEMENT0.47
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
29.86
ACCEL
-5.89
RETENTION
33.8%
PEAK 2026-09-06 · FORK-RETENTION 37.1% · 209 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
12,821
FOLLOWERS
5,986
OWNER ★
68,350

Engagement Signals

FORKS
5,489
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 209 / 209 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

eriklindernoren/ML-From-Scratch собрал 209 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,986 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 12,821. Это даёт surprise-индекс 0.00232 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 37.1% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 41%
VELOCITY29.863.43+26.43ABOVE 93%
RETENTION33.8%37.5%-3.7 PPABOVE 45%
FORKS5,489120+5,369ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 25%