sma3，一个基于序列模型的算法配置的python实现。
smac的Python项目详细描述
SMAC V3项目
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注意：此包是对原始SMAC工具的重新实现 （见下文参考文献）。 然而，重新实施与最初的SMAC略有不同。 与原SMAC比较，我们指的是SMAC（V2）在爪哇的稳定释放。 在这里可以找到
文档可以在这里找到 主分支的状态： 发展处的状况 SMAC是一种算法配置工具，用于优化
跨一组实例的任意算法。这还包括
ml算法的超参数优化。主要核心包括
贝叶斯优化与一种积极的赛车机制相结合
有效地确定两种配置中哪种性能更好。 要详细描述它的主要思想，
我们指的是 SMAC v3是用python3编写的，并用python3.5和
Python 3.6。它的随机林
是用C++编写的。< /P> 除了列出的需求（参见 PYPI上提供SMAC3。 如果使用anaconda作为python环境，则必须安装三个
包装之前ng>您可以安装smac: SMAC v3的使用主要与SMAC v2.08提供的相同。
它支持相同的参数配置空间语法
（除了扩展的禁止约束）和接口
目标算法。 参见示例/ SMAC3由弗赖堡大学AutoML小组开发。
如果发现错误，请向https://github.com/automl/sma3/issues报告。
= BSD 3条款许可证 版权所有（C）2016-2018，ML4AAD集团（http://www.ml4aad.org/" rel="nofollow">http://www.ml4aad.org/概述
Hutter, F. and Hoos, H. H. and Leyton-Brown, K.
Sequential Model-Based Optimization for General Algorithm Configuration
In: Proceedings of the conference on Learning and Intelligent OptimizatioN (LION 5)
安装
要求
requirements.txt），随机林
在SMAC3中使用需要SWIG（>；=3.0）。apt get安装开关通过PIP安装
PIP安装SMAC手动安装
git clone https://github.com/automl/SMAC3.git && cd SMAC3
cat requirements.txt | xargs -n 1 -L 1 pip install
pip install .
安装在水蟒体内
conda安装gxx_linux-64 gcc_linux-64 swig可选依赖项
用法
示例
联系人
SMAC许可证
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本软件由版权所有者和贡献者"按原样"提供。 以及任何明示或默示保证，包括但不限于 对适销性和特定用途适用性的默示保证是 否认的在任何情况下，版权持有人或贡献者均不承担责任 对于任何直接的、间接的、偶然的、特殊的、惩戒性的或间接的 损害赔偿（包括但不限于购买替代货物或 但是 根据任何责任理论，无论是在合同中，严格责任， 或因使用而引起的侵权行为（包括疏忽或其他） 即使被告知损坏，
其他文件的许可证
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机器人
Gaussian进程文件是基于Robo的代码构建的，和/或是从Robo复制的：https://github.com/automl/robo rel="nofollow">https://github.com/automl/robo
SMAC/EPM/高斯过程.py SMAC/EPM/高斯过程 SMAC/EPM/GP_base_prior.py公司 SMAC/EPM/GP U默认优先级.py
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