汽车-WEKA

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存在许多不同的机器学习算法可以很容易地使用现成的，这些方法中有许多是实现的在开放源代码中威卡包装。然而，每种算法都有自己的可以显著改变其性能的超参数，以及总的来说，可能的替代品数量多得惊人。Auto-WEKA考虑同时选择学习的问题算法及其超参数的设置单独解决这些问题的方法。Auto-WEKA做到了这一点使用全自动方法，利用贝叶斯优化。我们希望Auto-WEKA能帮助非专业人士用户可以更有效地识别机器学习算法和适用于其应用程序的超参数设置，因此实现改进的性能。

最新消息

2016年11月29日	我们的关于Auto-WEKA 2.0的论文被《机器学习研究杂志》（Journal of Machine Learning Research）接受出版，该杂志是开源软件的一个分支。
2016年11月10日	我们发布了一个新版本，其中包含许多新功能和稳定性修复。
2016年7月6日	我们已经更新了WEKA版本，支持返回多个配置并修复了一些错误。
2016年5月	Auto-WEKA卷土重来了！我们刚刚发布了2.0版本，其中包含一个集成到WEKA软件包管理器中的新接口。
2013年11月12日	错误修复、更新文档、更多可用性调整
2013年8月9日	Auto-WEKA代码的新版本，强调可用性
2013年6月5日	添加了数据集，更新了Auto-WEKA代码
2013年3月2日	Auto-WEKA的首次发布

人

拉尔斯·科特霍夫助理教授（怀莫尼大学）
克里斯·桑顿,理学硕士（UBC）
弗兰克Hutter公司助理教授（弗赖堡大学）
Holger Hoos公司，教授（UBC）
凯文·莱顿-布朗,教授（UBC）

论文

Auto-WEKA 2.0：WEKA中的自动模型选择和超参数优化
拉尔斯·科特霍夫（Lars Kotthoff）、克里斯·桑顿（Chris Thornton）、霍尔格·胡斯（Holger Hoos）、弗兰克·赫特（Frank Hutter）和凯文·莱顿-布朗（Kevin Leyton-Brown）。
在JMLR中。18(25):1−5, 2017

[pdf格式]
汽车-WEKA：分类的组合选择与超参数优化算法
Chris Thornton、Frank Hutter、Holger Hoos和Kevin Leyton-Brown。
程序中。KDD 2013年、2013年。
[主要的Auto-WEKA纸张]
[pdf格式][海报][围兜]

软件

Github项目页面
示例数据集
Auto-WEKA 2.6（2017年7月）WEKA包，应通过WEKA包管理器安装。手册（PDF）
旧的单机版：Auto-WEKA 0.5（2013年11月）[来源，可执行文件、文档、示例]（tar.gz）。

许可

Auto-WEKA根据通用公共许可证版本3。

有一个名字相似的AutoWEKA项目。我们彼此之间没有任何联系，事实上直到最近才意识到它的存在。

请将任何问题、疑虑或意见发送至拉尔斯·科特霍夫.