最適化アルゴリズムを評価するベンチマーク関数まとめ - Qiita
更新履歴 最適解と探索範囲を追記しました。 2016/11/29 @fimbulさん 編集リクエストありがとうございました。修正しました。 2017/7/10 @tomochiiiさん 編集リクエストありがとうございました。Easom functionを引用元の数式に修正、Schaffer function N. 2とN. 4の数式の修正 2018/5/9 @applicative62045 さん 編集リクエストありがとうございました(編集リクエストの確認遅くなりました。2019/12/31記載) Griek functionを修正 2019/12/31 @okamoto6496 さん 指摘ありがとうございました。Five-well potential functionの数式を修正。 2020/01/20 @higedura さん 指摘ありがとうございます。Bukin function N
Spark mllib 教師あり学習アルゴリズム精度測定 - Qiita
はじめに Apache Sparkの機械学習ライブラリーmllibを弊社のサービス、分析業務に使えるかを検討するために各種ベンチマークを実施する予定でいます。 その第一弾として、spark mllibの教師あり分類アルゴリズムの精度評価を実施したので、その結果を共有します。 spark mllib 教師あり分類アルゴリズム Spark mllibの教師あり分類アルゴリズムには Naive Bayes (NB) SVM (SVM) Logistic Regresssion (LR) Decision Tree (DT) Random Forest (RF) Gradient Boosted Tree (GBT) があります。 詳細な特徴などは、参考リンクを参考していただくとして、我々は、今回、次の観点からこれらのアルゴリズムの精度評価を実施しました。 線形分類器と非線形分類が可能な分類器との
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