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An Experimental Survey and Perspective Analysis on Meta-Learning for Automated Algorithm Selection and Parametrization

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内容提要

本研究针对算法选择和参数化（ASP）方法的评估不足，提供了全面综述，建立了包含400万个模型的知识基准，并对8种分类算法在400个数据集上的表现进行了比较。这将推动自动机器学习（AutoML）的发展。

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标签

algorithm 分类算法 参数化 知识基准 算法选择 自动机器学习
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