This is the Windows app named benchm-ml whose latest release can be downloaded as benchm-mlsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named benchm-ml with OnWorks for free.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
ZRZUTY EKRANU
Ad
benchmarkm-ml
OPIS
This repository is designed to provide a minimal benchmark framework comparing commonly used machine learning libraries in terms of scalability, speed, and classification accuracy. The focus is on binary classification tasks without missing data, where inputs can be numeric or categorical (after one-hot encoding). It targets large scale settings by varying the number of observations (n) up to millions and the number of features (after expansion) to about a thousand, to stress test different implementations. The benchmarks cover algorithms like logistic regression, random forest, gradient boosting, and deep neural networks, and they compare across toolkits such as scikit-learn, R packages, xgboost, H2O, Spark MLlib, etc. The repository is structured in logical folders (e.g. “1-linear”, “2-rf”, “3-boosting”, “4-DL”) each corresponding to algorithm categories.
Funkcjonalności
- Comparative benchmarks across ML toolkits (scikit-learn, R, H2O, xgboost, Spark MLlib)
- Algorithm coverage: logistic regression, random forests, boosting, deep neural nets
- Scalable testing with large n (e.g. 10K → 10M) and p (~1K)
- Synthetic data generation and real dataset integration (e.g. Higgs)
- Structured folder organization by algorithm type
- Runtime, memory, and accuracy measurement tools to compare implementations
Język programowania
R
Kategorie
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/benchm-ml.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
