原文：
www.kdnuggets.com/2015/05/machine-learning-wars-amazon-google-bigml-predicsis.html/2
Kaggle 竞赛中的大致排名
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Amazon 排名 #60
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PredicSis 排名 #570
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BigML 排名 #770
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Google 排名 #810
重要的是要注意，根据你的应用需求，这三种性能指标中的某些可能比其他指标更为关键。这个 Kaggle 挑战的排行榜并没有考虑时间，但在某些需要高频预测的应用中（例如当你需要预测用户是否会点击广告时，对于每个访问高流量网站的用户），预测时间将变得极其重要。
摘要
免责声明：此比较使用了真实世界的数据集，但使用其他数据集可能会得到不同的结果。你应该用自己的数据试用这些 API 以找出最适合你的！
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PredicSis 提供了精度和速度之间的最佳折衷，成为第二快和第二准确的。
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BigML 在训练和预测中都最快，但精度较低。
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Amazon 最准确，但代价是训练速度最慢，预测也非常慢。
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Google 在精度和预测时间上都排在最后。
关于实际基准测试
这次比较非常简单，但仍然距离实际基准测试有些差距。我希望改善的一件事是让其他人更容易复制（和验证）这些结果。我使用了这些服务的网页接口来获取 AUC 值，最好能有能在本地计算 AUC 的代码。目前，你可以查看这个 评估 ML/预测 API 的库。欢迎提交拉取请求！（例如新的 API、新的评估指标等。）
在未来的基准测试中，尝试回归问题以及各种类型的数据集：小型、大型、不平衡等，将会很有趣。
了解更多
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如果你想了解更多关于 PredicSis 和 BigML 的信息，它们将在 5 月 21 日于巴黎的 PAPIs Connect 会议上出现——欢迎来加入我们！
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BigML 也将在 APIdays Mediterranea 参加会议，日期是 5 月 7 日，地点是巴塞罗那，他们的首席技术官将就 ML API 的未来进行精彩演讲。
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我正在赠送两个会议的免费票！ 在此注册 PAPIs Connect 和 在此注册 APIdays Mediterranea。
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通过这些新的机器学习/预测 API，我正在考虑更新我的书籍，Bootstrapping Machine Learning，书中已经涵盖了 Google 预测和 BigML…但在那之前，你可能会对在我的机器学习入门套件中查看当前版本的摘录感兴趣！
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个人简介：路易斯·多拉德，@louisdorard 是一名独立顾问及PAPIs.io国际会议的总主席，专注于预测 API 和应用。他还是《Bootstrapping Machine Learning》一书的作者。路易斯拥有伦敦大学学院的机器学习博士学位。
原文。
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