2009-01-25 36 views

Trả lời

-1

Tôi đã sử dụng Weka trong quá khứ rất tốt và có nhiều công cụ đo điểm chuẩn trong đó.

+0

Không phải là một công cụ WEKA clustering? – Arafangion

+0

Tôi cho rằng phân cụm là một dạng học máy trong một số ngữ cảnh, vì vậy tôi lấy lại ý kiến ​​của mình. :) – Arafangion

+1

Weka sucks cho clustering, thực sự. Phân loại 99%, tức là học máy. –

0

Hầu hết các hệ thống học tập của máy đều rất cụ thể và do đó, điểm chuẩn giữa chúng không có khả năng hữu ích.

Một hệ thống hoạt động tốt trong việc học cách nhận biết tiếng anh nói (và do đó đánh máy lời nói), sẽ không hoạt động tốt khi tìm đường đi ngắn nhất trong vấn đề nhân viên bán hàng.

+0

Các bộ tiêu chuẩn SPEC và TCP bao gồm phổ khối lượng công việc và do đó nó là hợp lý để giả định rằng một bộ tiêu chuẩn ML sẽ làm như vậy. Sau đó, có khả năng cho các ứng dụng ML rất quan trọng một tiêu chuẩn phù hợp sẽ được quan tâm. Giống như 3DMark để kiểm tra hiệu năng đồ họa của một hệ thống máy tính, chúng ta có thể có bộ tiêu chuẩn nhận dạng giọng nói, hoặc bộ tiêu chuẩn Object Recognition. – Ravenwater

Các vấn đề liên quan