Un benchmark mínimo para escalabilidad, velocidad y precisión de implementaciones de código abierto comúnmente utilizadas (paquetes R, scikit-learn de Python, H2O, xgboost, Spark MLlib, etc.) de los principales algoritmos de aprendizaje automático para clasificación binaria (bosques aleatorios, gradiente bo
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benchm-ml tiene 1.9k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 327 veces. benchm-ml está escrito principalmente en R. Se desarrolla activamente desde 2015. benchm-ml está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: data-science, deep-learning, gradient-boosting-machine, h2o.
Un benchmark mínimo para escalabilidad, velocidad y precisión de implementaciones de código abierto comúnmente utilizadas (paquetes R, scikit-learn de Python, H2O, xgboost, Spark MLlib, etc.) de los principales algoritmos de aprendizaje automático para clasificación binaria (bosques aleatorios, gradiente bo
benchm-ml es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
Sí. benchm-ml es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
benchm-ml está disponible bajo la licencia MIT.
benchm-ml está escrito principalmente en R.
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[](https://opensourceai.tech/project/szilard-benchm-ml.html)