本文将会cover以下三个部分： 1、H2O工具是什么； 2、基于H2O自动建模的具体流程与实战代码展示； 3、关于自动建模的一些思考。...根据H2O官网的介绍，它的主要优点包括： 支持大量的无监督式和监督式机器学习算法 支持通过R与Python进行引入包的方式进行模型的开发 能够提供给用户一个类似于jupyter notebook的UI界面进行...可以看到在模型结果中H2O自动帮用户计算了大部分评价指标，在这个二分类任务中重点看AUC，可以发现在cross-validation数据集上的AUC为0.824，效果还不错，同时结果中默认给出了能够是F1...由于不同模型涉及到不同参数，具体模型参数设定可见H2O的官方文档 http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-xu/4/docs-website/h2o-py...（组合模型） 据官网介绍，之后H2O还会引入目前常用的tensorflow等组件来支持不同深度学习算法的使用，所以大家敬请期待。
H2O是一种分布式的内存处理引擎用于机器学习，它拥有一个令人印象深刻的数组的算法。...使用H2O的最佳方式是把它作为R环境的一个大内存扩展，R环境并不直接作用于大的数据集，而是通过扩展通讯协议例如REST API与H2O集群通讯，H2O来处理大量的数据工作。...几个有用的R扩展包，如ddply已经被打包，允许你在处理大规模数据集时，打破本地机器上内存容量的限制。你可以在EC2上运行H2O，或者Hadoop集群/YARN集群，或者Docker容器。...用苏打水（Spark+ H2O）你可以访问在集群上并行的访问Spark RDDS，在数据帧被Spark处理后。再传递给一个H2O的机器学习算法。 4. Apex ?...代理节点直接查询实时和历史节点，给用户一个完整的事件信息。
自动机器学习综述 自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。...这使得人工操作非常密集，并且从监督开发的人员那里花费了大量的时间。此手动流程也容易出错、效率不高且难于管理。更不用说配置和优化不同类型算法的专业知识的匮乏。...随机森林也这样做，但与决策树不同，随机森林运行多个决策树，以创建引入了随机性的多个模型。 对于时间序列数据，我们倾向于讨论汽车。R中的arima包使用AIC作为优化指标。自动生成的算法。...这是由h2o实现的。automl包。它可以自动训练您的数据使用多种不同的算法与不同的参数，如GLM, Xgboost随机森林，深度学习，集成模型，等等。...微软的研究人员发现，只调优超参数有时可以与随机搜索相媲美，因此理想情况下，整个端到端流程应该是自动化的。 谷歌也在这个领域进行了创新，推出了谷歌云自动化。
H2O：企业级机器学习框架 ? H2O（即水的化学式）是一个开源、快速、可扩展的分布式机器学习框架，同时提供了大量的算法实现。...根据H2O官方的数据，目前已经有超过7万名数据科学家和8万家组织机构成为了H2O平台的忠实拥趸。 官网：http://www.h2o.ai/ 4....Mahout有如下三个主要特点： 1) 提供简单、可扩展的编程环境和框架； 2) 同时为Scala + Apache Spark、H2O以及Apache Flik平台提供打包好的算法实现； 3) 支持R...语言的语法规则进行矩阵计算。...SystemML是一个利用机器学习算法进行大数据分析的开源AI平台，其主要特点是支持R语言和Python的语法，专注于大数据分析领域，以及专门为高阶数学计算设计。
deepnet: 实现前馈神经网络，限制波耳兹曼机，深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）和堆栈式自编码器的R包。 h2o: H2O深度学习框架的R接口。...文章中的结论如下： 当前版本的deepnet可能代表着在可用架构方面的最不同的包。然而根据其实现，它可能不是最快的和最容易使用的一个选择。...———————————————————————————————————————————— Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包 R用户的福音︱TensorFlow...：TensorFlow的R接口 mxnet：结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 ————————————————————————————————————— 一、R结合H2O...没有".getNamespace"这个函数 此外: 警告信息： 程辑包‘h2o’是用R版本3.0.1 来建造的 Error : 程辑包‘h2o’里的R写碼载入失败 错误: ‘h2o’程辑包/名字空间载入失败
自动机器学习综述 自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。...这使得人工操作非常密集，并且从监督开发的人员那里花费了大量的时间。此手动流程也容易出错、效率不高且难于管理。更不用说配置和优化不同类型算法的专业知识的匮乏。...随机森林也这样做，但与决策树不同，随机森林运行多个决策树，以创建引入了随机性的多个模型。 对于时间序列数据，我们倾向于讨论汽车。R中的arima包使用AIC作为优化指标。自动生成的算法。...这是由h2o实现的。automl包。它可以自动训练您的数据使用多种不同的算法与不同的参数，如GLM, Xgboost随机森林，深度学习，集成模型，等等。...微软的研究人员发现，只调优超参数有时可以与随机搜索相媲美，因此理想情况下，整个端到端流程应该是自动化的。 ? 谷歌也在这个领域进行了创新，推出了谷歌云自动化。
H2O ? 更专注于企业使用体验而不是科学研究的H2O收获了如Capital One、思科、Nielsen Catalina、PayPal和Transamerica等大型企业的订单。...Oxdata称所有人都可使用H2O机器学习与预测分析能力解决商业问题。H2O还可用于预测建模、欺诈与风险分析、保险分析、广告工艺、医疗保健与客户智能等方面。...H2O有两个开源版本：标准版H2O和Sparkling Water版H2O，两个版本都整合在Apache Spark中，Oxdata将为付费企业提供技术支持。 6. Mahout ?...以处理速度而闻名的Apache Spark已成为大数据处理中最常用的软件之一。MLlib算法是一个Spark的可扩展机器学习库。它与Hadoop融为一体，可与NumPy和NumPy.R跨平台操作。...Torch的特点在于其出色的灵活性与杰出的处理速度，在处理机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和计算机网络等方面十分得心应手。
该例使用了RIJCOSX加速，但这对轨道系数影响非常小，更何况用了比较精细的格点和严格的收敛限，预期得到的轨道与一个传统的RHF/def2-TZVP计算的轨道极其接近。...ORCA传轨道给Q-Chem mkl2qchem h2o.mkl 产生h2o.in文件和一个h2o文件夹。...h2o/目录下的轨道文件。...若未定义$QCSCRATCH，h2o文件夹则放在当前目录下，读者需要时自行移动。 11. ORCA传轨道给Gaussian 该功能较重要，有几种不同使用方式，此处重点介绍。...以上各个小程序都会产生目标程序输入文件，内含坐标和基组数据，不需要用户再去手动书写基组名称。强烈推荐用户使用该文件进行计算，既能免去手写基组的麻烦，也能保证传轨道时对应性更好。
我们挑选出一些能够容易应用到企业数据科学团队的函数库。在介绍每个框架时，我们都给出了它的建库目标、使用的统计方法和将其与新项目或现有项目整合时要考虑的主要因素。 ?...其中，不同特征对应的性能差异可用于计算它们的相对重要性。 3....它包括一个贝叶斯搜索参数优化器，这个优化器支持高级别并行计算，还支持与TPOT库的集成。 9....H2O https://github.com/h2oai/h2o-3 3132星， 1217 Forks，22936 Commits 最新版本3.20.0.1，2018.6.7更新 H2O是一个用Java...该框架对内置于H2O系统的预处理器实施穷举搜索，并使用笛卡尔网格搜索或随机网格搜索来优化超参数。 H2O的优势在于它能够形成大型计算机集群，这使得它在规模上有所增长。
终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些： 赵鹏老师（R与并行计算）做的总结已经很到位。...() - 1 步骤分群环境：cl <- makeCluster(no_cores) 用到的变量与包复制给不同的核心：clusterEvalQ（包）、clusterExport（变量）...但是这里面很从前不一样的是，如果有环境里面的外置变量（自己定义）那么需要额外插入，复制到不同核上面，而且如果有不同包里面的函数，都要额外加载、复制多份给不同的电脑核心。...R语言在使用Parallel时候，会出现这样的疑问，一些东西都需要广播给不同的核心，那么在clusterExport步骤怎么办呢？能不能clusterExport一整个函数？...R与并行计算 3、sparklyr包：实现Spark与R的接口，会用dplyr就能玩Spark 4、Sparklyr与Docker的推荐系统实战 5、R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包
以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。 1. H2O H2O是由H2O.ai为Python，R和Java编程语言设计的。...H2O可在Mac，Windows和Linux操作系统上使用，为开发人员提供分析Apache Hadoop文件系统中的数据集以及云中的数据集所需的工具。 2....开发人员以不同的方式使用每个工具来创建ML工具。例如，亚马逊波利利用人工智能来自动化将语音翻译成书面文本的过程。亚马逊Lex构成了该品牌聊天机器人的基础，与其个人助理Alexa一起使用。 16....除了诸如教程之类的资源之外，Mahout还为初级开发人员提供了使用先入为主的算法的能力，然后可以与Apache Flink，Apaches Spark和H2O一起使用。 17....Caffe Caffe由伯克利视觉与学习中心（BVLC）与开发者社区合作开发。它旨在为开发人员提供基于图像的自动检测工具。
小的子样本允许每个孤立树被特殊化，因为每个子样本包含一组不同的异常或甚至没有异常 iForest不依赖于任何距离或基于密度的测量来识别异常，所以它速度快，计算成本低，这就引出了下一个问题 线性时间复杂度...时间表如下: 12/2008 - iForest发布的原始论文 07/2009 - iForest作者最后一次修改他们的代码实现代码 10/2018- h2o团队为R和Python用户提供iForest...# http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-r/docs/reference/h2o.init.htmlimport pyarrow.parquet as pq...如果你的数据具有想要用iForest验证的标签，那么您可以比较正常实例集与异常实例集的分布，并与原始数据集进行进一步的推断。...例如，你可以通过原始数据集中不同的特征组合来查看计数，如下所示: N = df.count() df[['v1', 'v2', 'id']].groupby(['v1', 'v2']).count()
H2O H2O是一种分布式的内存处理引擎用于机器学习，它拥有一个令人印象深刻的数组的算法。...使用H2O的最佳方式是把它作为R环境的一个大内存扩展，R环境并不直接作用于大的数据集，而是通过扩展通讯协议例如REST API与H2O集群通讯，H2O来处理大量的数据工作。...几个有用的R扩展包，如ddply已经被打包，允许你在处理大规模数据集时，打破本地机器上内存容量的限制。你可以在EC2上运行H2O，或者Hadoop集群/YARN集群，或者Docker容器。...用苏打水（Spark+ H2O）你可以访问在集群上并行的访问Spark RDDS，在数据帧被Spark处理后。再传递给一个H2O的机器学习算法。 4....代理节点直接查询实时和历史节点，给用户一个完整的事件信息。
今天看到cell report上面的一篇ML/DL的文章竟然是用的H2O的框架，没有用更常见的tensorflow/pytorch, 去查了一下，发现这也是个新框架（2014年），而且用的人也不少，而且最重要的是...，比较简单，不过感觉缺乏一定的灵活性。...H2O是一个基于java的机器学习/深度学习平台，它支持大量无监督和有监督的模型，也支持深度学习算法；可以作为R或Python包导入，也给用户提供UI似的界面。 ?...在R中可直接下载安装： install.packages('h2o') library(h2o) 在Python中也可以直接导入： import h2o 导入之后第一步需要初始化： h2o.init(nthreads...= 2) 会返回cluster的信息： ?
下面列出的机器学习平台和工具（顺序随机），现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。 1、H2O ? H2O是由H2O.ai为Python、R和Java编程语言设计的。...H2O可在Mac、Windows和Linux操作系统上使用，它为开发人员提供了分析Apache Hadoop文件系统和云系统中的数据集所需的工具。 2. Apache PredictionIO ?...使用c#编程语言编写的图像和音频处理库，然后与Accord.NET Framework结合使用。...每个应用程序都以不同的方式被开发人员用来创建ML工具。例如，Amazon Polly利用人工智能将语音转换为书面文本的过程自动化。...除了教程等资源之外，Mahout还为初学者提供了使用预先设计的算法的能力，这些算法可以与Apache Flink、Apaches Spark和H2O等机器学习框架一起使用。 17. Veles ?
H2OAutoML的安装和配置在开始使用H2OAutoML之前，我们需要先安装H2O并进行一些配置。以下是安装和配置H2OAutoML的步骤：安装Python和pip。...在终端中执行以下命令安装H2O：plaintextCopy codepip install h2o在代码中导入H2O并初始化H2O集群：pythonCopy codeimport h2oh2o.init...对于复杂的问题，可能需要手动调整和优化模型，而H2OAutoML可能无法提供足够的灵活性。...计算资源需求较高：H2OAutoML在搜索和调整模型时需要大量的计算资源和时间。这可能对那些计算资源有限的环境和任务来说是一个挑战。...尽管TPOT在某些方面与H2OAutoML类似，但其背后的算法和实现方式略有不同。AutoML：AutoML是一个开源的自动机器学习工具包，由Google开发。
详见统计之都的一篇介绍 randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数 ranger：用于随机森林算法的快速实现 h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。...R代码的输出 yaml：用于实现R数据与YAML格式数据之间的通信。...purrr：一个用于 提供函数式编程方法的工具 profvis：用于可视化R代码的性能分析数据 Rcpp：用于实现R与C++的无缝整合。...以下R包给出了案例实战过程中可用的训练数据集： babynames：包含由美国社会保障局提供的三个数据集 neiss：2009-2014年期间提供给美国急诊室的所有事故报告样本数据 yrbss：美国疾病控制中心
用H2O.ai开发一个分析模型 以下显示了使用H2O构建分析模型的示例：一个开源机器学习框架，它利用Apache Spark或TensorFlow等其他框架。...数据科学家可以使用他或她最喜欢的编程语言，如R，Python或Scala。 最大的好处是H2O引擎的输出：Java代码。 生成的代码通常表现非常好，可以使用Kafka Streams轻松缩放。...以下是H2O.ai Flow（网络用户界面/笔记本）的截图以及构建分析模型的替代R代码： ? 用H2O Flow Web UI构建分析模型 ?...用H2O的R库建立分析模型 他的输出是一个分析模型，生成为Java代码。 这可以在关键任务生产环境中无需重新开发的情况下使用。...例如，即使数据科学家使用R或Python来训练模型，该模型也会生成Java字节码。 .外部服务器：使用SAS，MATLAB，KNIME或H2O等分析工具，通过请求响应调用外部分析服务器。
前言 正如大家所知，Jekyll 是一款高可定制的、非常流行的静态博客生成工具。围绕着 Jekyll 也衍生出了很多优秀的 Jekyll 主题， 由 廖柯宇 开发的 H2O 主题就是其中之一。...本人在使用过程中也的确是发现了一些与自己实际需求不大一致的地方，并且在原 H2O 主题的基础上做了一些改动。...现正式将源代码以与 H2O 主题相同的 MIT 许可证协议在 Github 平台上公开。 在此，非常感谢廖柯宇及其他小伙伴对于 H2O-ac 主题的基础主题 H2O 的代码开发和开放共享。...这里在 H2O 提供的社交图标类型基础上做了这些平台图标的扩充，同时尝试了 Symbol 引用的方式来实现社交图标鼠标悬停的效果，从而简化代码（H2O 采用的是字体图标的方式，需要为每一个社交图标定义不同的主题色...时间本地化与最近更新时间 (2022年5月22日更新) 为了支持来自不同时区的读者直接可以看到文章发布对应的本地时间，现已利用 dayjs 新增时间本地化功能。
碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包：实现Spark与R的接口，会用dplyr就能玩Spark ————————————————————————————————————— 本文中介绍的...H2o包在调用的过程主要有以下简要步骤： 连接、搭建H2o环境（heo.init()）——数据转换成h2o格式（as.h2o）——模型拟合（h2o.deeplearning）——预测（h2o.predict...一、H2o包的demo(glm) 网上已经有了，博客笔者看了并做了简单的中文注释。详情可以见std1984博客。...——基于iris数据集的深度学习 本案例主要来自h2o官方手册中，h2o.deeplearning包的示例，比较简单易懂。...如果你想看预测的数据可以用as.data.frame来变成R能识别的数据框格式。
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