Add benchmarks for machine learning application
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評估
- 難度
- 5/5
- 預估耗時
- 一週以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- numpy, python, pytorch, scikit-learn, tensorflow
研究方向
該 issue 未指出任何檔案、測試或進入點，也未提供具體的基準測試實作。先檢視 repository 現有的基準測試慣例，然後釐清範圍內的演算法與實作；要視為完成，就需要對一組相符的訓練與推論基準測試達成共識。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Today, Machine learning applications are important use-cases of Python.
I haven't prepared concrete benchmark implementations yet, but I would like to suggest guidelines for machine learning benchmarks.
A. Each benchmark should provide all of the following implementations and shows the same result.
Pure Python-based implementation (might be not easy).Sympy based implementation- Numpy-based implementation.
- (optional) Famous frameworks like scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch-based implementation.
B. Following algorithm-based benchmark should provide training and inference benchmark.
- Regression algorithm
- Decision tree algorithm
- Clustering algorithm
- Nearest neighborhood algorithm
- Matrix factorization
- ... (Please suggest!)
C. Deep learning-based or neural network-based benchmarks only provide inference benchmark with fixed weights since training benchmark needs GPU resources but using GPU resource is out of the topic.
- Simple neural network
- ... (Please suggest!)
- 主要語言
- Python
- 星號
- 1k
- 分支
- 203
- 平均合併
- 1 小時 20 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 2
貢獻指南
這個儲存庫沒有索引到貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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