Un benchmark minimo per scalabilità, velocità e accuratezza delle implementazioni open source comunemente utilizzate (pacchetti R, scikit-learn in Python, H2O, xgboost, Spark MLlib, ecc.) dei migliori algoritmi di apprendimento automatico per classificazione binaria (foreste casuali, gradient bo
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benchm-ml ha 1.9k stelle su GitHub. È stato forkato 327 volte. benchm-ml è scritto principalmente in R. È in sviluppo attivo dal 2015. benchm-ml è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: data-science, deep-learning, gradient-boosting-machine, h2o.
Un benchmark minimo per scalabilità, velocità e accuratezza delle implementazioni open source comunemente utilizzate (pacchetti R, scikit-learn in Python, H2O, xgboost, Spark MLlib, ecc.) dei migliori algoritmi di apprendimento automatico per classificazione binaria (foreste casuali, gradient bo
benchm-ml è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Sì. benchm-ml è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
benchm-ml è disponibile con licenza MIT.
benchm-ml è scritto principalmente in R.
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[](https://opensourceai.tech/project/szilard-benchm-ml.html)