Un benchmark minimal pour l'évolutivité, la vitesse et la précision des implémentations open source couramment utilisées (paquets R, scikit-learn Python, H2O, xgboost, Spark MLlib, etc.) des meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification binaire (forêts aléatoires, gradient bo
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benchm-ml compte 1.9k étoiles sur GitHub. Il a été forké 327 fois. benchm-ml est écrit principalement en R. Il est développé activement depuis 2015. benchm-ml est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : data-science, deep-learning, gradient-boosting-machine, h2o.
Un benchmark minimal pour l'évolutivité, la vitesse et la précision des implémentations open source couramment utilisées (paquets R, scikit-learn Python, H2O, xgboost, Spark MLlib, etc.) des meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification binaire (forêts aléatoires, gradient bo
benchm-ml est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. benchm-ml est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
benchm-ml est disponible sous licence MIT.
benchm-ml est écrit principalement en R.
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[](https://opensourceai.tech/project/szilard-benchm-ml.html)