AutoML-Implementation-for-Static-and-Dynamic-Data-Analytics
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此代码为静态和动态数据分析问题提供了自动机器学习 (AutoML) 实现。它提供了使用许多ML算法和优化/AutoML方法 (用于自动化和优化ML算法) 进行IoT异常检测的案例研究。它还可以用作教程，以帮助机器学习研究人员自动获得在任何特定任务上具有最佳学习性能的优化机器学习模型。
This code provides an automated machine learning (AutoML) implementation for static and dynamic data analysis problems. It includes case studies of IoT anomaly detection that utilize a wide range of ML algorithms and optimization/AutoML methods designed for automating and optimizing ML algorithms. Additionally, it can serve as a tutorial to help machine learning researchers automatically obtain optimized machine learning models that deliver optimal learning performance for any specific task.
提供机构：
OpenDataLab创建时间：
2022-10-17
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集提供了用于静态和动态数据分析的自动机器学习（AutoML）实现，包含基于多种ML算法和优化方法的IoT异常检测案例研究，同时可作为自动化优化机器学习模型的教程。由西安大略大学于2022年发布，相关资源包括GitHub仓库和学术论文。
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