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面向 Spark 的通用高效在线调优
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一个有效且强健的自动调参框架，用于在大型数据集和任意性能指标下进行降维算法的超参数选择。该框架利用贝叶斯优化和代理模型，具有多目标权衡的效率，并允许进行数据驱动的敏感性分析。通过归一化和子采样，该框架表现出多样性和高效性，并在 t-SNE 和 UMAP 等可视化技术应用中得到评估。通过多种质量指标在合成和实际数据集上评估，为降维算法中的超参数选择提供了强健而高效的解决方案。
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关键要点
- 提出了一个有效且强健的自动调参框架
- 框架用于大型数据集和任意性能指标下的降维算法超参数选择
- 利用贝叶斯优化和代理模型实现多目标权衡的效率
- 允许进行数据驱动的敏感性分析
- 通过归一化和子采样提高框架的多样性和高效性
- 在 t-SNE 和 UMAP 等可视化技术中进行了评估
- 通过多种质量指标在合成和实际数据集上评估结果
- 为降维算法中的超参数选择提供了强健而高效的解决方案
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