automl论文，AutoGluon框架

九章云极DataCanvas联合全球知名的研究机构IDC中国重磅发布《引入AutoML，破局企业智能白皮书》，探讨AutoML创新应用的新未来

调谐斯克莱恩 Tune-sklearn是Scikit-Learn的模型选择模块（GridSearchCV，RandomizedSearchCV）的替代品，它具有尖端的超参数调整技术。 产品特点 以下是tune-sklearn提供的功能： 与Scikit-Learn API的一致性：在标准Scikit-Learn脚本中更改少于5行即可使用API​​ []。 现代调整技术：tune-sklearn使您可以通过简单地切换几个参数来轻松利用贝叶斯优化，HyperBand，BOHB和其他优化技术。 框架支持：tune-sklearn主要用于调整Scikit-Learn模型，但它也支持并提供了许多其他带有Scikit-Learn包装器的框架的示例，例如Skorch（Pytorch）[ ]，KerasClassifier（Keras）[ ]，和XGBoostClassifier（XGBoost）[]。 向上扩展：Tune-sklearn利用 （一个用于分布式超参数调整的库）在不更改代码的情况下并行化多个核甚至多个机器上的交叉验证。 查看我们的和（针对master分支）。 安装 依存关

matlab qpsk调制代码调制分类 使用AutoML技术检测接收信号的调制方案。 自动贴图 AutoML Procedure用于跟踪和测试生成的数据。 AutoKeras用于执行深度学习模型的AutoML。 参考 综合数据集 数据生成 数据表示接收方的星座接收信号。 数据是使用基本MatLab命令生成的。 调制方案：QPSK，16-QAM，64-QAM。 SNR比= [-15，-10，-5,0,5,10,15,20,25,30] dB。 信号通过瑞利的多径衰落信道和AWGN传递，以获得各种信噪比。 对于瑞利多径衰落，考虑信道长度= [2,3]。 对于每个信噪比，都会更改信道模型。 可视化 可视化生成的数据。 建筑学 AutoML StructuredClassifier，用于AWGN数据的AutoML ImageClassifer。 AutoML ImageClassifier，AutoML自定义RNN，CNN形式为Reseach Paper。 培训与测试 数据集分为训练和测试集。 两组都具有所有信噪比的接收信号。 综合数据集的培训和测试已完成。 真实数据集 Mathworks数据

python库，解压后可用。 资源全名：azureml_train_automl_client-1.8.0-py3-none-any.whl

【导读】机器学习中，调参是一项繁琐但至关重要的任务，因为它很大程度上影响了算法的性能。手动调参十分耗时，网格和随机搜索不需要人力，但需要很长的运行时间。因此，诞生了许多自动调整超参数的方法。贝叶斯优化是一种用模型找到函数最小值方法，已经应用于机器学习问题中的超参数搜索，这种方法性能好，同时比随机搜索省时。此外，现在有许多Python库可以实现贝叶斯超参数调整。文章由贝叶斯优化方法、优化问题的四个部分、目标函数、域空间、优化过程、及结果展示几个部分组成。 贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数（概率模型），来找到最小化目标

这是针对这篇论文做的PPT，PPT下有备注，可以帮助更详细地理解，需要和AutoSF论文翻译互相补充着看

OptGBM OptGBM（= + ）提供了一种scikit-learn兼容的估算器，可通过Optuna调整LightGBM中的超参数。 例子 import optgbm as lgb from sklearn . datasets import load_boston reg = lgb . LGBMRegressor ( random_state = 0 ) X , y = load_boston ( return_X_y = True ) reg . fit ( X , y ) y_pred = reg . predict ( X , y ) 默认情况下，将搜索以下超参数。 bagging_fraction bagging_freq feature_fractrion lambda_l1 lambda_l2 max_depth min_data_in_leaf

AutoML:使用GUI和Python自动创建机器学习模型

AutoML —一个为所有人制作ML的GUI应用程序 AutoML是一个使用Python，HTML，CSS和JS开发的桌面应用程序，可让用户进行交互和自动执行机器学习管道任务，例如 数据预处理 超参数调整 绩效评估 下载存储库以在本地运行 $ git clone https://github.com/santhalakshminarayana/AutoML.git 设置虚拟环境和安装要求 $ virtualenv AutoML $ source AutoML/bin/activate $ cd AutoML $ pip install -r requirements.txt 运行应用 $ python app.py 在上阅读有关此内容的更多信息