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基于序列模型的算法配置。smc（sequential model-based algorithm configuration）是优化算法参数（或我们可以自动运行的其他进程的参数，或我们可以评估的函数，如模拟）的通用工具。SMAC帮助我们在某些实例分布上加快了局部搜索和树搜索算法的速度。最近，我们也发现它对于机器学习算法的超参数优化是非常有效的，比其他算法更适合于高维和离散输入维。最后，基于SMAC的预测模型还可以捕捉和利用模型域中的重要信息，例如哪些输入变量是最重要的。我们希望你能发现SMAC同样有用。最终，我们希望它能帮助算法设计者专注于比参数调整更具科学价值的任务。