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在强盗问题中使用CASH：面向自动化机器学习的最大K臂问题
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出MaxUCB方法，旨在解决自动化机器学习中的算法选择和超参数优化的资源配置问题。该方法在轻尾和有界奖励分布下表现优异，效率高于传统方法。
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关键要点
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本研究提出MaxUCB方法，旨在解决自动化机器学习中的算法选择和超参数优化的资源配置问题。
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MaxUCB方法在轻尾和有界奖励分布下表现优异，效率高于传统方法。
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该方法通过处理不同模型类别的探索与超参数优化进行权衡。
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MaxUCB方法相比于传统假设重尾奖励分布的最大K臂强盗方法提供了更高的效率。
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研究通过理论和实证评估，在四个标准AutoML基准上展示了该方法的优越性能。
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