Algorithm Configuration in the Cloud: A Feasibility Study
Algorithm Configuration in the Cloud: A Feasibility Study
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云端算法配置：可行性研究
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Kevin Leyton
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Daniel J. Geschwender;F. Hutter;Lars Kotthoff;Y. Malitsky;H. Hoos;Kevin Leyton
自动配置算法以实现高性能在学术界和工业界的许多领域变得越来越重要。算法配置方法采用参数化的目标算法、性能度量和一组示例数据，并且旨在找到在给定数据集上尽可能好地执行的参数配置。
Configuring algorithms automatically to achieve high performance is becoming increasingly relevant and important in many areas of academia and industry. Algorithm configuration methods take a parameterized target algorithm, a performance metric and a set of example data, and aim to find a parameter configuration that performs as well as possible on a given data set.