gbm

Python, R, Java, Scala, Cなどに対応したスケーラブルでポータブルかつ分散型のGradient Boosting (GBDT, GBRTまたはGBM) ライブラリ。単一マシン、Hadoop、Spark、Dask、Flink、DataFlow上で動作します。

決定木アルゴリズムに基づいた高速で分散化された高性能な勾配ブースティング（GBT, GBDT, GBRT, GBMまたはMART）フレームワーク。ランキング、分類、およびその他の多くの機械学習タスクに使用されます。

Python、R、Java、C++向けの、ランキング、分類、回帰などの機械学習タスクに使用される、高速でスケーラブルな高パフォーマンスなGradient Boosting on Decision Treesライブラリ。CPUおよびGPUでの計算をサポート。

H2Oは、オープンソースで分散型、高速かつスケーラブルな機械学習プラットフォームです。ディープラーニング、Gradient Boosting (GBM) & XGBoost、Random Forest、一般化線形モデル (Elastic Net付きGLM)、K-Means、PCA、一般化加法モデル (GAM)、RuleFit、サポートベクターマシン (SVM)、スタックドアンサンブル、自動機械学習 (AutoML) など。

複雑なチューニングなしで単一の実行で最適な精度を実現する、高性能な勾配ブースティングマシン。因果ML、継続学習、ネイティブキャリブレーション、堅牢なドリフト監視をデフォルトでサポートし、RustのコアとPythonおよびR向けのゼロコピーバインディングを備えています

glmark2 は OpenGL 2.0 および ES 2.0 のベンチマークです