Frage Schnellste allgemeine Bibliothek zum maschinellen Lernen? [geschlossen]


Weka ist wahrscheinlich die beliebteste universelle Bibliothek zum maschinellen Lernen. Aber es kann ziemlich langsam in meiner Erfahrung sein.

Ich habe es angeschaut Hai, Waffeln, dlib, Plearn, und MLC ++ als Alternativen. Von diesen sehen Shark und dlib am vielversprechendsten aus.

Hat jemand Erfahrung, wenn es um Leistungstests dieser Bibliotheken geht?


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2017-07-02 15:21


Ursprung


Antworten:


Was für mich am wichtigsten ist, wäre "Hat dieses Toolkit den Algorithmus oder die Funktion, die ich ausprobieren möchte?" Da diese Toolkits ziemlich unterschiedliche Funktionen bieten, sollten Sie zunächst versuchen, einzugrenzen, was Sie tun möchten.

Wenn Sie zum Beispiel einen brennenden Wunsch haben, verschiedene evolutionäre Optimierungsalgorithmen auszuprobieren, dann würde ich mit etwas Ähnlichem gehen Hai.

Auf der anderen Seite bevorzuge ich dlib für die meisten meiner Arbeit, aber das bedeutet nicht unbedingt viel, da ich es geschrieben habe :) Wenn Sie jedoch an binärer Klassifikation interessiert sind, dann lassen Sie mich meine aktuelle Lieblingsmethode dafür vorschlagen, die svm_c_ekm_trainer. Ich verwende dies häufig, um nichtlineare SVMs in Datensätzen von Hunderttausenden von Punkten zu trainieren. Es läuft normalerweise in ein paar Minuten (oder manchmal sogar Sekunden), während der klassische SMO-Algorithmus dafür Stunden oder Tage braucht, um zu beenden.

Es gab auch einige gute Antworten auf eine ähnliche Frage, die vor nicht allzu langer Zeit gestellt wurde: Welche Machine-Learning-Bibliothek wird verwendet?.


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2017-07-02 21:20