自动化机器学习：方法，系统和挑战

描述

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250页

内容

第1部分:自动方法

这一部分包括关于所有AutoML系统背后共同基础的最新概述章节。

第1章:超参数优化

第2章:元学习

第3章:神经架构搜索

第2部分:自动化系统

本部分包括对各种可用的自动学习系统的深入描述，这些系统可用于开箱即用的有效机器学习。

第4章:Auto—WEKA。

第5章:Hyperopt-Sklearn

第6章:Auto-Sklearn:高效和健壮的自动机器学习

第7章:Auto-Net:面向自动调节的神经网络

第8章: TPOT :自动化机器学习的工具

第9章:自动统计学

第3部分:自动挑战

本部分深入分析了迄今为止面临的所有自动挑战。

第10章: 2015-2018 AutoML挑战赛系列分析

链接: https://pan.baidu.com/s/1ALkUuQ8hLbSAW28AGEd7CA 提取码:

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