Zobrazeno 1 - 10
of 326
pro vyhledávání: '"Hutter F"'
Autor:
van Rijn, J. N., Hutter, F.
With the advent of automated machine learning, automated hyperparameter optimization methods are by now routinely used in data mining. However, this progress is not yet matched by equal progress on automatic analyses that yield information beyond per
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1710.04725
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Journal of Magnetism and Magnetic Materials April 2013 331:269-275
Autor:
Manuel Proença, H., Grünwald, P.D., Bäck, T.H.W., Leeuwen, M. van, Hutter, F., Kersting, K., Lijffijt, J., Valera, I.
Publikováno v:
Machine learning and knowledge discovery in databases, 19-35. Cham: Springer
STARTPAGE=19;ENDPAGE=35;TITLE=Machine learning and knowledge discovery in databases
STARTPAGE=19;ENDPAGE=35;TITLE=Machine learning and knowledge discovery in databases
The task of subgroup discovery (SD) is to find interpretable descriptions of subsets of a dataset that stand out with respect to a target attribute. To address the problem of mining large numbers of redundant subgroups, subgroup set discovery (SSD) h
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::214d28edd72bd220a8ea655e7ff0a06e
https://doi.org/10.1007/978-3-030-67658-2_2
https://doi.org/10.1007/978-3-030-67658-2_2
Publikováno v:
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 481-507. IOS Press
STARTPAGE=481;ENDPAGE=507;TITLE=Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
STARTPAGE=481;ENDPAGE=507;TITLE=Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::1103790d6010d33f0dd28b017fe8834b
http://hdl.handle.net/1887/3277264
http://hdl.handle.net/1887/3277264
Publikováno v:
International Conference on Learning Representations
The most significant barrier to the advancement of Neural Architecture Search (NAS) is its demand for large computational resources, which hinders scientifically sound empirical evaluations of NAS methods. Tabular NAS benchmarks have alleviated this
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::285f298c6c9a78022e9cd785a79c2c3e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 2018
Bayesian optimization is a sample-efficient approach to global optimization that relies on theoretically motivated value heuristics (acquisition functions) to guide its search process. Fully maximizing acquisition functions produces the Bayes' decisi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2f27537e49725fcfd32fb1bb7e19e78c