H2o R包: h2o中的多个ifelse条件

H2O是一个开源的分布式机器学习平台，它提供了一个用于构建、部署和管理机器学习模型的统一平台。H2O R包是H2O平台的R语言接口，它允许用户在R环境中使用H2O的功能。

多个ifelse条件是指在H2O R包中使用多个ifelse语句来进行条件判断和处理。ifelse语句是R语言中的条件语句，它根据给定的条件返回不同的值。

在H2O R包中，多个ifelse条件可以用于数据预处理、特征工程和模型评估等任务。通过使用多个ifelse条件，可以根据不同的条件对数据进行筛选、转换或者赋值操作，从而实现数据的清洗和处理。

H2O R包提供了丰富的函数和方法来支持多个ifelse条件的使用。用户可以根据自己的需求和数据特点，灵活地组合和嵌套多个ifelse语句，实现复杂的条件判断和处理逻辑。

在使用H2O R包中的多个ifelse条件时，可以结合H2O的其他功能和算法来进行数据分析和建模。例如，可以使用H2O的机器学习算法对经过多个ifelse条件处理后的数据进行建模和预测。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tai）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dca）
腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dws）
腾讯云数据集成服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）
腾讯云数据传输服务（https://cloud.tencent.com/product/dts）
腾讯云数据安全服务（https://cloud.tencent.com/product/dss）
腾讯云数据备份服务（https://cloud.tencent.com/product/dbs）
腾讯云数据治理服务（https://cloud.tencent.com/product/dgp）

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目情况进行。

相关·内容

R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包

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...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。...二、来自ParallelR博客的案例博客中主要是为了说明深度学习要比其他普通学习方法的精度高。...——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。

2.8K2 0

Java中多个ifelse语句的替代设计

欢迎您关注《大数据成神之路》今天在改老代码的过程中，亲眼见证了一段30个if-else嵌套的代码... 然后搜集了一些资料做了以下简单整理。概述 ifelse是任何编程语言的重要组成部分。...但是我们编写了大量嵌套的if语句，这使得我们的代码更加复杂和难以维护。接下来，让我们探索如何简化代码的中的ifelse语句写法。...案例研究我们经常遇到涉及很多条件的业务逻辑，并且每个逻辑都需要不同的处理方式。以Calculator类为例。...此外，当存在复杂条件时，switch语句不适合。拥有嵌套决策结构的另一个副作用是它们变得难以管理。例如，如果我们需要添加一个新的运算符，我们必须添加一个新的if语句并实现该操作。...重构可以通过设计模式，来达到我们要的效果。工厂模式很多时候，我们遇到ifelse结构，最终在每个分支中执行类似的操作。

3.4K4 0

碎片︱R语言与深度学习

笔者：受alphago影响，想看看深度学习，但是其在R语言中的应用包可谓少之又少，更多的是在matlab和python中或者是调用。...和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为《深入比较四个R中的深度学习包》的博文。...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。...H2O可能更适合集群环境,数据科学家们可以在一个简单的条件下用它来做数据挖掘和探索。当更关注灵活性和原型设计的时候，MXNetR可能是最佳的选择。...) : 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

1.7K5 1

自动化建模 | H2O开源工具介绍

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...“托拉拽”式的模型开发支持模型的快速部署（用户可以在训练后下载基于Java的POJO和MOJO文件）支持自动化建模和自动化参数调优 H2O实战练习大家可以使用在Python或R中引入H2O包的形式进行该工具的使用...1、下载安装包首先在安装包之前先进行依赖包的安装，最后下载并安装H2O的whl文件，如下（使用H2O之前请读者务必在服务器或本地安装Java）： ?...这个工具相当于一个图形界面，底层依然是刚刚上面介绍的那些代码，它的好处是可以帮助企业中对于Python或者R语言不太熟悉的业务人员进行快速模型的建立。...后记京东数科运营决策团队基于大数据环境，结合丰富的业务场景，利用机器学习专业技术，不断挖掘海量数据中蕴含的丰富信息，我们已将一系列机器学习模型应用到多个领域中，并且坚持在算法深度的道路上持续探索，致力于对未知信息和事件做出更精准预测

5.6K4 1

H2O简单深度机器学习框架介绍(一)

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...训练和validate的步骤也都是一步到位，之后test一下再接着写写。有兴趣做DL方面，但是又不想去学pytorch这种框架的可以考虑去用一用。

1.3K1 0

什么是sparklyr

我们（RStudio Team）今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr（https://spark.rstudio.com），它是一个包，用来实现通过R连接Apache Spark。...读取数据 ---- 你可以使用dplyr的copy_to函数将R的data frames拷贝到Spark。（更典型的是你可以通过spark_read的一系列函数读取Spark集群中的数据。）...如下例子，我们从R拷贝一些数据集到Spark。（注意你可能需要安装nycflights13和Lahman包才能运行这些代码。）...sas7bdat（https://github.com/bnosac/spark.sas7bdat）扩展包可以并行的将SAS中的sas7bdat格式的数据集读入到Spark的DataFrames。...我们很高兴看到R社区创造了如此之多的sparklyr扩展包，更多资料请参考：https://spark.rstudio.com/extensions.html RStudio IDE ---- 最新的RStudio

2.3K9 0

如何基于CDSW基础镜像定制Docker

1.文档编写目的 ---- CDSW中提供的基础镜像中已有R的环境，但是在真实使用过程中往往需要安装更多R的包。...r8mb0tdtoq.jpeg] 3.安装R的依赖包进入R的控制台安装包,我们这里安装了sparklyr和h2o包，为了方便我这里就偷懒直接使用外网环境安装的包，具体R的私有源使用可参考如何在Redhat...中安装R的包及搭建R的私有源。...4.使用library加载sparklyr和h2o包 [cm5o3n83s1.jpeg] 在没有安装sparklyr和h2o包的情况下，能够正常加载这两个包。...在这个需要定制化的镜像中，本文讲述了如何修改R的私有源地址，但为了方便依旧采用了公网预安装需要的sparklyr和h2o，具体如何制作R的私有源，请参考如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。

1.7K6 0

R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包、clusterExport函数、SupR包简介)

值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...————————————————— 一、parallel包的使用方法多数内容参考：R语言并行化基础与提高 parallel是base包，所以不用install.packages就可以直接调用。....), quote = TRUE) } 注意到splitList(X, length(cl)) ，他会将任务分割成多个部分，然后将他们发送到不同的集群中。...如果现在的内存上限不够用，可以通过memory.limit(newLimit)更改到一个新的上限。注意，在32位的R中，封顶上限为4G，无法在一个程序上使用超过4G （数位上限）。...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

8.8K1 0

R︱Yandex的梯度提升CatBoost 算法（官方述：超越XGBoostlightGBMh2o）

Yandex 称其是通用的，可应用于广泛的领域和各种各样的问题。...笔者相关文章： R+工业级GBDT︱微软开源的LightGBM（R包已经开放） R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 R语言︱...H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包 CatBoost 的主要优势：与其他库相比，质量上乘支持数字化和分类功能带有数据可视化工具官网：https://tech.yandex.com/CatBoost.../ github:https://github.com/catboost/catboost 有R/python两个版本，官方自述超越现有的最好的三个ML库：XGBoost/lightGBM/...h2o 衡量标准为： Logloss 越小越好： ?

2.2K9 0

2015 Bossie评选：最佳的10款开源大数据工具

在我的经验中，他对于流式数据处理更有优势，特别是当两个数据源之间的数据快速传输过程中，需要对数据进行快速处理的场景。...Spark掩盖了很多Storm的光芒，但其实Spark在很多流失数据处理的应用场景中并不适合。Storm经常和Apache Kafka一起配合使用。 3. H2O ?...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。...Drill使用ANSI 2003 SQL的查询语言为基础，所以数据工程师是没有学习压力的，它允许你连接查询数据并跨多个数据源（例如，连接HBase表和在HDFS中的日志）。

1.3K10 0

【陆勤践行】机器学习开源项目

这些模型都是应用领域的热点，也是研究者们最需要的。 Scikit-learn Scikit-learn是一个非常强大的Python机器学习工具包。...在主页中，可以看到User Guide，这是整个机器学习的索引，其中用户可以学到各种有效的方法。在Reference里，用户可以找到各个类具体的用法索引。...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。H2P的算法是面向业务欺诈活着趋势预测的，目前正在新一轮的融资中。...目前，这个项目已经被重组成为CUDA-Convnet2，支持多个GPU和Kepler-generation GPUs. Vuples项目与之类似，使用F#语言编写，并且适用于.Net平台上。

7607 0

孤立森林:大数据背景下的最佳异常检测算法之一

在这篇文章中，我将解释为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法，提供算法的总结，算法的历史，并分享一个代码实现。 ?...我从Python离群值检测包（PyOD）的作者那里获取了基准数据，并在Excel中应用了行向绿-红渐变条件格式。深绿色表示数据集的最佳算法，深红色表示性能最差的算法： ?...我已经成功建立了孤立森林，其中包含在集群环境中以分钟为单位的包含100M个观测值和36列的数据集。这样的数据如果使用sk-learn的KNN（）速度上简直无法忍受。 ?...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...代码 01/2019 - PyOD发布面向Python用户的离群点检测(OD)工具包代码 08/2019 - LinkedIn工程团队发布Spark/Scala实现iForest代码代码的实现由于本文是关于大数据的

2.1K1 0

AutoML：机器学习的下一波浪潮

House Prices Regression）问题上运行“MLBox”的自动 ML 包。 ...Auto-Sklearn Auto-Sklearn 是一个基于 Scikit-learn 构建的自动化机器学习软件包。Auto-Sklearn 让机器学习的用户从算法选择和超参数调整中解放出来。...在 ML 框架的贝叶斯超参数优化中，添加了两个组件：元学习用于初始化贝叶斯优化器，从优化过程中评估配置的自动集合构造。 ...H2O H2O 是 H20.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。...在以下场景中，TransmogrifAI 特别有用：快速训练高质量机器学习模型，只需极少的手动调节构建模块化、可重用、强类型的机器学习工作流安装先决条件是需要安装 Java 和 Spark

1.2K0 0

15款开源人工智能软件挨个数，哪一款是你的菜？

CNTK是Computational Network Toolkit（计算网络工具包）的缩写，是微软旗下开源人工智能软件之一。...它能在分布式环境中运行，并整合Hadoop与Apache Spark。而这使得它可以配置深度神经网络，还可运行Java、Scala等其他JVM语言。...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。...SystemML是一个可高度扩展的平台，可进行高级数学运算，执行R或类Python语句。

3K5 0

h2oGPT——具备文档和图像问答功能且100%私密且可商用的大模型

LLM 高效利用上下文（无需多个示例）•提供客户端-服务器控制的API•支持各种 HF 模型的CPU 和 GPU，以及使用 GPT4ALL 和 LLaMa cpp 的CPU支持•支持Linux、MAC...我们在 H2O.ai[54] 的创造者们构建了多个世界一流的机器学习、深度学习和人工智能平台： •面向企业的 #1 开源机器学习平台 H2O-3[55]•全球最佳的自动机器学习平台 H2O Driverless...Driverless AI 特征工程的引擎）我们的许多客户都在 H2O AI Cloud[63] 中创建模型并以企业级和大规模部署： •多云或本地部署•托管云服务 (SaaS)[64]•混合云[65...免责声明在使用本存储库中提供的大型语言模型之前，请仔细阅读本免责声明。您使用该模型即表示您同意以下条款和条件。...通过使用本存储库中提供的大型语言模型，您同意接受并遵守本免责声明中概述的条款和条件。如果您不同意本免责声明的任何部分，您应避免使用该模型及其生成的任何内容。

9324 0

【盘点】15个开源的顶级人工智能工具

分布式机器学习工具包、5. H2O、6. Mahout、7. MLlib、8. NuPIC、9. OpenNN、10. OpenCyc、11. Oryx 2、12. PredictionIO、13....CNTK CNTK的全称是计算网络工具包，它是微软的开源人工智能工具之一。...它声称拥有出众的性能，无论在只有CPU的系统上运行，在只有一个CPU的系统上运行，在拥有多个GPU的系统上运行，还是在拥有多个GPU的多台机器上运行，都是如此。...Deeplearning4j Deeplearning4j是一种面向Java虚拟机(JVM)的开源深度学习库。它在分布式环境中运行，可与Hadoop和Apache Spark整合起来。...H2O H2O更加专注于人工智能在企业领域的应用，而不是在研究领域的应用，它的用户包括诸多大公司：第一资本、思科、尼尔森Catalina、贝宝及Transamerica。

1.3K5 0

autoML 前瞻与实践 ---- H2O Sparkling Water简介

With Sparkling Water, users can drive computation from Scala/R/Python and utilize the H2O Flow UI, providing...Sparking Water擅长利用现有的基于Spark的工作流，这些工作流需要调用高级机器学习算法。一个典型的例子是借助sparkapi进行数据挖掘，其中一个准备好的表被传递给H2O深度学习算法。...构建的深度学习模型基于测试数据估计不同的度量，这些度量可用于Spark工作流的其余部分。...一个典型的例子是借助spark api进行数据挖掘，使用一个准备好的表被传递给H2O进行深度学习算法自动学习。...h2o 的api 调用pyspark 的 sparksession 先来看看源文件： # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under

6691 0

漫画：并发系列之 H2O的生成

书写满足这些限制条件的氢、氧线程同步代码。示例 1: 输入: "HOH" 输出: "HHO" 解释: "HOH" 和 "OHH" 依然都是有效解。...限制条件: 输入字符串的总长将会是 3n, 1 ≤ n ≤ 50；输入字符串中的 “H” 总数将会是 2n；输入字符串中的 “O” 总数将会是 n。...代码模板： class H2O { public H2O() { } public void hydrogen(Runnable releaseHydrogen) throws...我们只要可以模拟氢和氧的供给关系，就可以顺利进行求解。这里先介绍一下Java中的Semaphore：Semaphore是 synchronized 的加强版，作用是控制线程的并发数量。...由于题目中给的限制条件，已经明确说明了H是2n，O是n，所以我们不需要考虑无法构成水分子的情况。我们分别定义H和O的信号量，都初始化为2个信号量。在每一次产生O的过程中，都需要等待产生了两个H。

7032 0

15 个顶级的人工智能开源工具

使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个 NVIDIA K40 GPU 处理 6000 万多个图像。...它是计算网络工具包（Computational Network Toolkit）的缩写，CNTK 是一个微软的开源人工智能工具。...不论是在单个 CPU、单个 GPU、多个 GPU 或是拥有多个 GPU 的多台机器上它都有优异的表现。...相比起科研，H2O 更注重将 AI 服务于企业用户，因此 H2O 有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal 和泛美都是它的用户。...它有两种开源版本：标准版 H2O 和 Sparking Water 版，它被集成在 Apache Spark 中。也有付费的企业用户支持。 6. Mahout ?

1.2K2 0

【机器学习】机器学习的11个开源项目

这些模型都是应用领域的热点，也是研究者们最需要的。　　Scikit-learn 　　Scikit-learn是一个非常强大的Python机器学习工具包。...在主页中，可以看到User Guide，这是整个机器学习的索引，其中用户可以学到各种有效的方法。在Reference里，用户可以找到各个类具体的用法索引。...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。H2P的算法是面向业务欺诈活着趋势预测的，目前正在新一轮的融资中。...目前，这个项目已经被重组成为CUDA-Convnet2，支持多个GPU和Kepler-generation GPUs. Vuples项目与之类似，使用F#语言编写，并且适用于.Net平台上。

1.3K9 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云