这是名为 FLAML 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v2.1.1.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 FLAML 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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FLAML
商品描述
FLAML 是一个轻量级的 Python 库，可以自动、高效且经济地找到准确的机器学习模型。 它使用户无需为每个学习者选择学习者和超参数。 对于分类和回归等常见的机器学习任务，它可以快速为用户提供的数据找到具有低计算资源的高质量模型。 它同时支持经典机器学习模型和深度神经网络。 它很容易定制或扩展。 用户可以从一个平滑的范围内找到他们想要的可定制性：最小定制（计算资源预算）、中等定制（例如，scikit 风格的学习器、搜索空间和度量）或完全定制（任意训练和评估代码）。 它支持快速自动调整，能够处理复杂的约束/指导/提前停止。 FLAML 由 Microsoft Research 发明的一种新的、具有成本效益的超参数优化和学习者选择方法提供支持。
产品优势
- FLAML 要求 Python 版本 >= 3.7。 它可以从 pip 安装
- 要运行笔记本示例，请使用 [notebook] 选项安装 flaml
- 只需三行代码，您就可以开始使用这个经济快速的 AutoML 引擎
- 您可以限制学习者并将 FLAML 用作 XGBoost、LightGBM、随机森林等的快速超参数调整工具或自定义学习者
- 您还可以为自定义函数运行通用超参数调整
- 零样本 AutoML 允许使用来自 lightgbm、xgboost 等的现有训练 API，同时获得 AutoML 在为每个任务选择高性能超参数配置方面的优势
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
