BeautifulAlgorithms.jl
BeautifulAlgorithms.jl 是一个基于 Julia 语言编写的开源算法集合，旨在以极其简洁、优雅的代码形式呈现各类经典算法。它涵盖了机器学习（如梯度下降、神经网络、K-means 聚类）、优化方法（如模拟退火、牛顿法）、强化学习、不确定性决策以及基础排序等广泛领域。
该项目主要解决了算法学习与教学中的“可读性”痛点。不同于追求工业级性能或复杂工程封装的常规库，BeautifulAlgorithms.jl 刻意将核心逻辑浓缩为短小精悍的代码片段，甚至包含精彩的“单行实现”，并配合精美的代码截图，让使用者能直观地理解算法背后的数学原理与逻辑流，而非迷失在繁琐的工程细节中。
因此，它非常适合高校师生、科研人员以及编程爱好者使用。对于希望深入探究算法本质、进行快速原型验证或寻找教学演示素材的用户来说，这是一个极佳的参考资源。其独特的技术亮点在于对代码美学的极致追求，通过高度抽象和函数式编程技巧，证明了复杂的智能算法也可以用清晰、优美的代码来表达。需要注意的是，作者明确建议将其用于学术研究与教育目的，实际生产环境中请选用更成熟的工业级包。
使用场景
一位高校人工智能课程的讲师正在准备关于“梯度下降与神经网络原理”的教学演示，希望向学生直观展示算法核心逻辑而非工程细节。
没有 BeautifulAlgorithms.jl 时
- 教师不得不从工业级深度学习框架（如 Flux.jl 或 PyTorch）中剥离代码，但厚重的封装层掩盖了数学公式，学生难以理解底层推导。
- 为了演示清晰的算法流程，需要手动重写简化版代码，不仅耗时费力，还容易因手写错误导致教学演示失败。
- 缺乏统一、美观的代码展示格式，课件中的代码截图风格杂乱，降低了教材的专业度和可读性。
- 现有的学术示例往往分散在不同仓库中，格式不一且依赖复杂环境，课堂现场调试风险极高。
使用 BeautifulAlgorithms.jl 后
- 直接调用库中预置的“两行式神经网络”或“梯度下降”实现，代码极度精简且完全自包含，完美对应教科书上的数学公式。
- 无需任何配置即可运行所有算法，内置的测试用例保证了代码的正确性，让教师能专注于讲解逻辑而非排查环境报错。
- 项目天然支持通过 Carbon 生成高颜值代码图片，一键获得风格统一的精美插图，显著提升课件视觉质量。
- 涵盖从基础排序到强化学习规划等广泛主题，为不同章节提供了一站式的标准参考实现，极大丰富了教学内容。
BeautifulAlgorithms.jl 将复杂的算法实现转化为简洁优雅的教學利器，让回归算法本质变得触手可及。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
BeautifulAlgorithms.jl
用 Julia 编写的简洁算法，并使用 Carbon 进行格式化。
适用于机器学习、优化、强化学习、在线规划、不确定性下的决策以及排序的算法。所有实现均可运行且自包含；请参阅 测试用例。
请注意，这些算法主要用于学术目的，并非为实际应用而设计。有许多其他 Julia 包实现了更为稳健的版本。
] add http://github.com/mossr/BeautifulAlgorithms.jl
- 梯度下降
- 随机梯度下降
- 两层神经网络
- 多层神经网络
- 损失函数
- 距离函数
- 最近邻
- K近邻
- K均值聚类
- EM 算法
- 线性回归
- 岭回归
- 基函数回归
- 径向基函数回归
- 逻辑回归
- 交叉熵方法
- 有限差分方法
- 模拟退火
- Twiddle
- 牛顿法
- 高斯过程
- 汤普森采样
- 粒子滤波
- 值迭代
- 分支定界法
- 蒙特卡洛树搜索
- 霍夫曼编码
- 冰雹序列（角谷猜想）
- 冒泡排序
- 归并排序
- 插入排序
- 博戈排序
- Quine
注：算法均基于原始来源进行了修改。
梯度下降
Percy Liang 和 Dorsa Sadigh，《人工智能：原理与技术》，斯坦福大学，2019 年。
随机梯度下降
Percy Liang 和 Dorsa Sadigh，《人工智能：原理与技术》，斯坦福大学，2019 年。
两层神经网络
两层神经网络（一行代码）
多层神经网络
损失函数
距离函数
最近邻
K近邻
K均值聚类
Percy Liang 和 Dorsa Sadigh，《人工智能：原理与技术》，斯坦福大学，2019 年。
EM 算法
Andrew Ng，《高斯混合模型与 EM 算法》，斯坦福大学，2020 年。1
线性回归
Mykel J. Kochenderfer 和 Tim A. Wheeler，《优化算法》，麻省理工学院出版社，2019 年。（感谢 @HenriDeh 提供 ones 的使用权）
线性回归（一行代码）
岭回归
基函数回归
Mykel J. Kochenderfer 和 Tim A. Wheeler，《优化算法》，麻省理工学院出版社，2019 年。
径向基函数回归
Mykel J. Kochenderfer 和 Tim A. Wheeler，《优化算法》，麻省理工学院出版社，2019 年。
逻辑回归
跨熵方法
Mykel J. Kochenderfer 和 Tim A. Wheeler，《优化算法》，麻省理工学院出版社，2019 年。
有限差分方法
Mykel J. Kochenderfer 和 Tim A. Wheeler，《优化算法》，麻省理工学院出版社，2019 年。
模拟退火
Mykel J. Kochenderfer 和 Tim A. Wheeler，《优化算法》，麻省理工学院出版社，2019 年。
Twiddle
Sebatian Thrun，《机器人人工智能》，Udacity，2012 年。
牛顿法
John Wallis，《代数论：历史与实践》，1685 年。
高斯过程
迈克尔·J·科亨德费尔和蒂姆·A·惠勒，《优化算法》，麻省理工学院出版社，2019年。
高斯过程核函数
汤普森采样
丹尼尔·J·鲁索、本杰明·范·罗伊、阿巴斯·卡泽鲁尼、伊恩·奥斯班德和郑文，《汤普森采样的教程》，arXiv:1707.02038，2020年。
粒子滤波器
迈克尔·J·科亨德费尔、蒂姆·A·惠勒和凯尔·H·雷，《决策算法》，预印本。
值迭代
迈克尔·J·科亨德费尔、蒂姆·A·惠勒和凯尔·H·雷，《决策算法》，预印本。
分支定界法
迈克尔·J·科亨德费尔、蒂姆·A·惠勒和凯尔·H·雷，《决策算法》，预印本。
蒙特卡洛树搜索
迈克尔·J·科亨德费尔、蒂姆·A·惠勒和凯尔·H·雷，《决策算法》，预印本。
霍夫曼编码
大卫·A·霍夫曼，《构造最小冗余码的方法》，IEEE，1952年。
冰雹序列（考拉茨猜想）
冒泡排序
卡蕾·希，《算法设计与分析》，斯坦福大学，2020年。
归并排序
卡蕾·希，《算法设计与分析》，斯坦福大学，2020年。
插入排序
卡蕾·希，《算法设计与分析》，斯坦福大学，2020年。
蛮力排序
蛮力排序（一行代码实现）
昆氏程序
内森·戴利，《Julia Discord》，2019年。2
由罗伯特·莫斯撰写。
常见问题
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