Juneberry 旨在通过提供一个框架来针对多个数据集自动训练、评估和比较多个模型,从而减少错误并提高可重复性,从而改进机器学习实验。

成为VIP会员查看完整内容
41

相关内容

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【牛津大学博士论文】鲁棒神经网络:评估与构建
专知会员服务
32+阅读 · 2022年10月23日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年9月16日
实操教程|用Pytorch训练神经网络
极市平台
0+阅读 · 2022年4月22日
无需训练,自动扩展的视觉Transformer来了
机器之心
0+阅读 · 2022年4月10日
可定制算法和环境,这个开源强化学习框架火了
机器之心
1+阅读 · 2021年11月20日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月27日
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
67+阅读 · 2019年8月14日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员