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最新推荐文章于 2024-11-18 09:00:00 发布
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#AutoML

本文介绍了AutoML的基本概念及其重要性，并列举了7个流行的AutoML库，旨在帮助读者了解并掌握这一领域的最新发展。
神经网络架构搜索（NAS）综述 | 附AutoML资料推荐
Paper weekly
08-31 3092
本文是一篇神经网络架构搜索综述文章，从 Search Space、Search Strategy、Performance Estimation Strategy 三个方面...
机器学习实战 | AutoML自动化机器学习建模
ShowMeAI研究中心
03-22 1万+
本篇介绍工具库FLAML。FLAML 由 Microsoft Research 开发，适用于AutoML自动化机器学习建模，构建端到端机器学习流程、解决实际场景问题。
AutoML 与 Bayesian Optimization 概述
随煜而安的专栏
12-22 2215
1. AutoML 概述 AutoML是指对于一个超参数优化任务（比如规定计算资源内，调整网络结构找到准确率最高的网络），尽量减少人为干预，使用某种学习机制，来调节这些超参数，使得目标问题达到最优。 这些学习机制包括最基本的 Grid Search Random Search 也有比较传统的 贝叶斯优化 多臂老虎机（multi-armed bandit） 还有比较新颖的 进化算法 强化学...
AutoML学习与整理1
dcxhun3的博客
06-10 1109
AutoML学习与整理 AutoML研究综述：让AI学习设计AI 自动机器学习（AutoML）是近年来的一个热门研究方向，比如机器之心曾报道过的谷歌的基于进化算法的神经网络架构搜索方法。近日，来自德国 USU Software AG 和斯图加特大学的两位研究者发布了一篇 AutoML 综述论文，总结了近年来 AutoML 方面的新进展。机器之心整理编译了文章的主体结构，并重点翻译介绍了各种方法的基...
AutoML与机器学习领域的理解
shiter编写程序的艺术
02-18 2186
作者：一人 Featuretools如你所言能够自动完成特征工程，它属于AutoML范畴，接下来我还是主要谈AutoML1吧。由于机器学习应用高门槛和应用范围的广阔，所以很多组织于2017和2018年开始自动化的机器学习尝试，想降低机器学习应用的门槛，让非专业人员也能够应用。机器学习的工作流通常为数据清洗、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估，针对机器学习的自动化尝试，也在这几个步骤展开。 由...
一文看懂AutoML
算法码上来
12-18 4590
论文地址：AutoML: A survey of the state-of-the-art[1]最近看了些NAS的论文，发现上面这篇综述写的很不错，非常全面，详细拜读了一下。有很多细节不...
【值得推荐】5个最频繁使用的 AutoML 框架
Python学习与数据挖掘
04-11 960
大家好，AutoML 执行的任务可以被总结成以下几点： 预处理和清理数据 选择并构建适当的特征 选择合适的模型 优化模型超参数 设计神经网络的拓扑结构（如果使用深度学习） 机器学习模型的后处理 结果的可视化和展示 在本文中，我将给大家整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 库或框架，喜欢记得收藏、点赞、关注。 Auto-Sklearn TPOT Hyperopt Sklearn Auto-Keras H2O AutoML 【注】代码资料、技术文档、技术交流，文末获取 1、Auto-Sklearn
自动化机器学习（AutoML）入门简介
AAI666666的博客
02-16 3472
近期在学习研究一些关于自动化机器学习方面的论文，本文作为该系列的第一篇文章，就AutoML的一些基本概念和现状进行简单分享，权当抱砖引玉。
AutoML-Agent：用于自动机器学习的多智能体框架
2401_84495872的博客
11-18 1321
文章提出了一种名为AutoML-Agent的多智能体框架，旨在通过整合大型语言模型（LLM）实现全流程的自动化机器学习，从数据获取到模型部署，简化AI开发过程，提高非专业用户的可用性。
机器学习相关资料汇总（含 AutoML、Gitbook、Kaggle、数学等）
最新发布
08-18
资源中的“机器学习相关资料汇总的收集（AutoML、GItbook、Kaggle、Math...）.txt”文件，可能是对这些资源的具体描述、分类和链接的详细整理，方便用户根据自己的需要快速找到相应的学习材料。通过这样的资料汇总，...
Python-AutoML相关的论文教程PPT汇总
08-09
总的来说，这个资源包是深入学习和掌握Python AutoML的宝贵资料，无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能从中受益。通过探索这些论文、教程和示例，你可以提升自己的技能，更好地应对日益复杂的机器学习挑战...
很棒的AutoML和轻量级模型：高质量（最新）的AutoML作品和轻量级模型的列表，包括1.）神经体系结构搜索，2。）轻量级结构，3。）模型压缩，量化和加速，4。 ）超参数优化，5.）自动化特征工程
02-06
这个压缩包中的“awesome-AutoML-and-Lightweight-Models-master”很可能包含了一个详细的资源列表，包括开源项目、论文、代码实现以及相关工具，是深入了解和实践这些领域的宝贵资料。无论是研究人员还是开发者，都...
K-近邻算法： k-nearest neighbor classification (kNN) 详细介绍
热门推荐
chenhepg的博客
04-09 9万+
@创建于：2020.04.09 @修改于：2020.04.09，2024.06.22 文章目录1、kNN介绍2、k近邻法的三要素详解2.1 距离度量2.2 k值的选择2.3 分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树4、Python实现过程5、优缺点6、常见问题 1、kNN介绍 kNN是一个基本而简单的分类算法，作为监督学习，那么KNN模型需要的是有标签的训练数据，对于新样本的类别由与新样本距离最近的k个训练样本点按照分类...
python 中 statsmodels模块的 API接口
chenhepg的博客
03-15 1万+
@创建于：20210315 @修改于：20210315 文章目录1、statsmodels API2、statsmodels.api3、statsmodels.tsa.api4、statsmodels.formula.api5、参考资料 1、statsmodels API statsmodels是Pandas生态系统（ecosystem）下Statistics and Machine Learning下的一个库。主要是偏传统频率学派统计方法，具体有下面三大主题组成。 statsmodels.api：横截面模
box-cox变换
chenhepg的博客
03-22 1万+
@创建于：20210322 @修改于：20210322 文章目录1、简介2、理论知识3、python使用4、参考文献 1、简介 Box-Cox变换是Box和Cox在1964年提出的一种广义幂变换方法，是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。 Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。 Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式，Box-Cox变换可以明显地改善数据的正态性、对称性和方差相等
机器学习之模型选择：模型选择指南、模型评估、模型评价
chenhepg的博客
04-08 1万+
创建于：@2020.04.08 修改于：文章目录1、背景2、机器学习模型选用指南2.1 分类问题2.1.1 速度慢，但准确2.1.2 速度快2.1.3 对支持向量机（SVM）内核的选择（来自吴恩达的课程）2.2 回归问题2.2.1 速度慢，但准确2.2.2 速度快2.3 聚类2.3.1 层次聚类分析2.3.2 非层次聚类分析2.4 降维2.4.1 主成分分析（PCA）2.4.2 主题建模2.5 s...
机器学习中的训练集、验证集、测试集；交叉验证方法
chenhepg的博客
08-26 1万+
@创建于：20210826 @修改于：20210826 文章目录1、数据集类型1.1 训练集1.2 验证集1.3 测试集1.4 验证集/测试集区别2、四种交叉验证方法2.1 留出法 （holdout cross validation）2.2 k 折交叉验证（k-fold cross validation）2.3 留一法（Leave one out cross validation）2.4 Bootstrap3、参考资料 1、数据集类型 数据是人工智能的基础，可以对其进行划分，以达到模型构建与训练的目的。本
欠拟合、过拟合现象，及解决办法
chenhepg的博客
05-27 9291
@创建于：2022.05.27 @修改于：2022.05.27 文章目录1、过拟合与欠拟合2、欠拟合2.1 出现的原因2.2 解决的办法3、过拟合3.1 出现的原因3.2 解决的办法4. Early stopping5、Dropout6、L1 和 L2 正则化7、参考资料 1、过拟合与欠拟合 机器学习中模型的泛化能力强的模型才是好模型。对于训练好的模型： 若在训练集表现差，不必说在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致； 若模型在训练集表现非常好，却在测试集上差强人意，则这便是过拟合导致的。 过拟合
xgboost报错 ValueError: feature_names mismatch
chenhepg的博客
01-07 6868
@创建于：20210107 @修改于：20210107 文章目录1、背景2、predict()介绍3、解决办法3.1 把validate_features设置为False3.2 把输入的数据（dataframe类型）的列名进行对应修改3.3 变更predit输入数据的格式3.4 思考4、参考链接 1、背景 XGBClassifier自带fit()、predict()方法。 当通过网格搜索，交叉验证后，获得了最佳的参数，形成模型，并保存。 当再次加载模型，对测试集进行预测时候，使用XGBClassifier自
huggingface automl
01-04
### Hugging Face AutoML 使用指南 Hugging Face提供了丰富的资源来帮助开发者利用AutoML技术简化机器学习流程。对于希望快速上手并应用这些工具的人来说，官方文档是一个非常好的起点[^1]。 #### 官方文档与教程 ...
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