Motivation: Novel machine learning and statistical modeling studies rely on standardized comparisons to existing methods using well-studied benchmark datasets. Few tools exist that provide rapid access to many of these datasets through a standardized, user-friendly interface that integrates well with popular data science workflows. Results: This release of PMLB provides the largest collection of diverse, public benchmark datasets for evaluating new machine learning and data science methods aggregated in one location. v1.0 introduces a number of critical improvements developed following discussions with the open-source community. Availability: PMLB is available at https://github.com/EpistasisLab/pmlb. Python and R interfaces for PMLB can be installed through the Python Package Index and Comprehensive R Archive Network, respectively.


翻译:动因:新机器学习和统计模型研究依靠对使用经过良好研究的基准数据集的现有方法进行标准化的比较,很少有工具能够通过一个标准化的、方便用户的、与大众数据科学工作流程融为一体的界面,迅速获取许多这类数据集。结果:PMLB的发布为评价在一个地点汇总的新机器学习和数据科学方法提供了最大的各种公共基准数据集。 v1.0介绍了在与开放源码社区讨论之后制定的若干重大改进。可提供:PMLB可在https://github.com/EpistasisLab/pmlb上查阅。PMLB的Python和R界面可以分别通过Python综合索引和综合档案网络安装。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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