Ein minimales Benchmark für Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit gängiger Open-Source-Implementierungen (R-Pakete, Python scikit-learn, H2O, xgboost, Spark MLlib usw.) der besten maschinellen Lernalgorithmen für binäre Klassifikation (Zufallswälder, Gradientbo)
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benchm-ml hat 1.9k Sterne auf GitHub. Es wurde 327-mal geforkt. benchm-ml ist hauptsächlich in R geschrieben. Es wird seit 2015 aktiv entwickelt. benchm-ml ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: data-science, deep-learning, gradient-boosting-machine, h2o.
Ein minimales Benchmark für Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit gängiger Open-Source-Implementierungen (R-Pakete, Python scikit-learn, H2O, xgboost, Spark MLlib usw.) der besten maschinellen Lernalgorithmen für binäre Klassifikation (Zufallswälder, Gradientbo)
benchm-ml ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ja. benchm-ml ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
benchm-ml ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
benchm-ml ist hauptsächlich in R geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/szilard-benchm-ml.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.