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关于自动算法选择和参数化的元学习的实验调查与视角分析
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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
本研究系统评估了现有的算法选择和参数化方法，提供了400万个模型的知识基准，比较了8种分类算法在400个数据集上的表现，推动了自动机器学习的发展。
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关键要点
- 本研究解决了现有算法选择和参数化方法缺乏系统性评估和比较的问题。
- 提供了一个知识基准，包含400万个以前学习的模型。
- 对8种分类算法在400个基准数据集上的表现进行了广泛的比较评估。
- 强调了现有研究的优缺点。
- 此工作有助于推动自动机器学习的发展，使机器学习技术更易于被领域科学家所应用。
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