1、自动特征工程方法

自动特征工程方法聚焦于自动化地创建和选择数据特征，主要算法包括：

Deep Feature Synthesis (DFS): 利用深度学习技术合成新特征。Featuretools: 一个开源库，提供自动化特征工程功能。

2、超参数优化方法

超参数优化方法专注于自动化寻找优异的模型参数，其中的代表算法有：

Bayesian Optimization: 使用贝叶斯统计方法来调整超参数。Grid Search: 系统性地探索超参数空间。Random Search: 随机选择超参数组合进行试验。HyperOpt: 一个用于分布式超参数优化的库。

3、神经架构搜索方法

神经架构搜索方法主要涉及深度学习领域，自动设计和优化网络结构，主要算法包括：

Neural Architecture Search (NAS): 使用强化学习寻找优异网络架构。Efficient Neural Architecture Search (ENAS): 提高搜索效率的NAS变体。Differential Architecture Search (DARTS): 通过梯度下降搜索网络架构。

常见问答

1.Bayesian Optimization和Grid Search有何不同？

Bayesian Optimization使用先验知识和统计模型，而Grid Search是暴力搜索，前者通常更高效。

2.AutoML适合新手使用吗？

是的，AutoML的目的就是降低机器学习的复杂度和门槛，适合新手和非专业人士使用。

3.神经架构搜索是否仅适用于深度学习？

是的，神经架构搜索主要用于自动化设计深度学习模型的网络结构。

4.自动特征工程对于传统机器学习有多重要？

非常重要，自动特征工程能显著提高数据预处理和特征选择的效率和准确性。

5.超参数优化是否耗时？

取决于所使用的方法和模型复杂性，一些先进的超参数优化方法如Bayesian Optimization相对更高效。