发表于2024-12-24
Practical Machine Learning with H2O 2024 pdf epub mobi 电子书
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想了解:怎样跟spark结合的?适不适合作为完整的大数据机器学习方案?跟keras、mllib比较的优劣势?====> 整体而言,H2O是比较独立的ML系统,有自己实现的算法库,自己实现的分布式架构:分布式数据结构和计算协议。基于spark的分布式其实只是借助了spark的executor去启动它自己的分布式节点程序,跟hadoop的distributed shell例子类似。 优势是有可视化,固化了模型以及模型评价体系。可以部署为一个公共的、分布式、有可视化、机器学习服务。可支持R,python。是数据科学家的利器!
评分想用R做deep learning的话H2O是个很好的方案,速度堪比C,C艹
评分想了解:怎样跟spark结合的?适不适合作为完整的大数据机器学习方案?跟keras、mllib比较的优劣势?====> 整体而言,H2O是比较独立的ML系统,有自己实现的算法库,自己实现的分布式架构:分布式数据结构和计算协议。基于spark的分布式其实只是借助了spark的executor去启动它自己的分布式节点程序,跟hadoop的distributed shell例子类似。 优势是有可视化,固化了模型以及模型评价体系。可以部署为一个公共的、分布式、有可视化、机器学习服务。可支持R,python。是数据科学家的利器!
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评分想了解:怎样跟spark结合的?适不适合作为完整的大数据机器学习方案?跟keras、mllib比较的优劣势?====> 整体而言,H2O是比较独立的ML系统,有自己实现的算法库,自己实现的分布式架构:分布式数据结构和计算协议。基于spark的分布式其实只是借助了spark的executor去启动它自己的分布式节点程序,跟hadoop的distributed shell例子类似。 优势是有可视化,固化了模型以及模型评价体系。可以部署为一个公共的、分布式、有可视化、机器学习服务。可支持R,python。是数据科学家的利器!
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