算法配置优化参数数据集AlgorithmConfigurationOptimizationParameters-nyleve
数据来源：互联网公开数据
标签：算法优化, 配置参数, 机器学习, 超参数调优, 模型训练, 数据分析, 算法性能, 实验记录
数据概述：
该数据集包含来自算法优化实验的配置参数数据，记录了不同算法配置下的参数组合。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作实验结果的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，反映了算法在特定数据集或环境下的配置表现。
数据维度：数据集包含configuration字段，该字段记录了算法的各项配置参数，例如：64 0;-32 0;-16 0;-8 0;-4 0;-2 0;-1 0;-1 0。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_afterconversionfix74342.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于算法优化实验，已进行标准化处理，便于不同配置参数的比较。
该数据集适合用于算法性能评估、超参数调优和机器学习模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习算法配置、超参数优化等方面的研究，例如，不同参数对算法性能的影响分析。
行业应用：为算法开发和优化提供数据支持，尤其是在模型训练、性能调优等方面。
决策支持：支持算法工程师和研究人员进行算法配置选择和优化。
教育和培训：作为机器学习、算法优化等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解算法配置和性能之间的关系。
此数据集特别适合用于探索算法配置参数与性能之间的关系，帮助用户实现算法性能的提升。
