自动化机器学习:早期发展回顾与展望
1. AutoML 方法概述
自动化机器学习(AutoML)在过去取得了显著进展,产生了多种在不同层面实现监督学习系统自动化设计和开发的方法。下面将介绍一些具有代表性的 AutoML 方法,这些方法按时间顺序可分为三个阶段。
| 年份 | 方法 | 类型 | 描述 | 创新点 |
|---|---|---|---|---|
| 2006 | PSMS | β | 解决方案的向量表示,使用 PSO 作为优化器,子采样,交叉验证 | 提出完整模型选择任务 |
| 2007 | 异构代理进化 | β | 模型的并行协同进化,集成生成 | 返回解决方案的集成,大而异构的模型空间 |
| 2010 | 集成 PSMS | β | 增强的 PSMS,带有解决方案的集成 | 输出解决方案的集成 |
| 2012 | GPS: GA - PSO - FMS | β | 使用遗传算法搜索模型模 |
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