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發表於2024-07-04

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出版者:O'Reilly Media
作者:Darren Cook
出品人:
頁數:290
譯者:
出版時間:2016-12-25
價格:USD 39.99
裝幀:Paperback
isbn號碼:9781491964606
叢書系列:

圖書標籤: R  machine_learning  計算機  英文書籍  統計  Data_Science  社科方法  教科書   


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Practical Machine Learning with H2O pdf epub mobi 用戶評價

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想瞭解:怎樣跟spark結閤的?適不適閤作為完整的大數據機器學習方案?跟keras、mllib比較的優劣勢?====> 整體而言,H2O是比較獨立的ML係統,有自己實現的算法庫,自己實現的分布式架構:分布式數據結構和計算協議。基於spark的分布式其實隻是藉助瞭spark的executor去啓動它自己的分布式節點程序,跟hadoop的distributed shell例子類似。 優勢是有可視化,固化瞭模型以及模型評價體係。可以部署為一個公共的、分布式、有可視化、機器學習服務。可支持R,python。是數據科學傢的利器!

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挑著掃瞭眼,R和Python的代碼都有。因為以前用過sparklyr,所以也知道大概是怎麼迴事。具體的還是要到用的時候再依樣畫葫蘆。

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想瞭解:怎樣跟spark結閤的?適不適閤作為完整的大數據機器學習方案?跟keras、mllib比較的優劣勢?====> 整體而言,H2O是比較獨立的ML係統,有自己實現的算法庫,自己實現的分布式架構:分布式數據結構和計算協議。基於spark的分布式其實隻是藉助瞭spark的executor去啓動它自己的分布式節點程序,跟hadoop的distributed shell例子類似。 優勢是有可視化,固化瞭模型以及模型評價體係。可以部署為一個公共的、分布式、有可視化、機器學習服務。可支持R,python。是數據科學傢的利器!

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想瞭解:怎樣跟spark結閤的?適不適閤作為完整的大數據機器學習方案?跟keras、mllib比較的優劣勢?====> 整體而言,H2O是比較獨立的ML係統,有自己實現的算法庫,自己實現的分布式架構:分布式數據結構和計算協議。基於spark的分布式其實隻是藉助瞭spark的executor去啓動它自己的分布式節點程序,跟hadoop的distributed shell例子類似。 優勢是有可視化,固化瞭模型以及模型評價體係。可以部署為一個公共的、分布式、有可視化、機器學習服務。可支持R,python。是數據科學傢的利器!

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想用R做deep learning的話H2O是個很好的方案,速度堪比C,C艸

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