H2O：驱动现代机器学习的实战神器

Practical
Machine
Learning
with
需积分: 9 7 下载量 76 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 20.39MB PDF 举报
"《Practical Machine Learning with H2O》是一本实用的机器学习指南，它以H2O软件为核心，讲述了深度学习在实践中的应用和突破。H2O不仅仅局限于深度学习，还涵盖了决策树、线性模型和无监督学习等多种机器学习技术。作者个人对H2O的接触源于对其深度学习潜力的好奇，尽管早期的神经网络曾被视为人工智能的希望，但其表现并不尽如人意。 在上世纪90年代，尽管神经网络被推崇为新的AI突破，但在作者的实际应用中，它们的表现与依赖领域特定知识工程和精心剪枝的决策树搜索相比，并无明显优势。此外，神经网络的可扩展性也存在问题。然而，20年后，所谓的“深度学习”（Deep Learning）重新引起了人们的关注，因为它在计算机游戏等领域的惊人结果令人瞩目。 对于作者来说，早期的深度学习与他之前摒弃的神经网络似乎并没有太大区别。直到后来，可能是由于计算能力的显著提升以及算法上的微妙改进，深度学习才得以从表现平庸变得富有成效和商业价值。H2O作为一个平台，可能正是利用了这些进步，使得机器学习变得更加实用和高效。 本书的"Preface"部分强调了机器学习技术的发展历程，以及从理论到实际应用的转变。它探讨了如何从早期的技术瓶颈中走出来，通过H2O这样的工具，实现机器学习在现实世界中的广泛应用。读者可以期待在书中找到如何利用H2O进行实践操作，解决复杂问题，并理解其在大数据分析中的核心作用。无论是对于初学者还是经验丰富的数据科学家，这都是一本深入浅出、实战导向的机器学习教程。"

Practical Machine Learning with H2O(2016)

2017-01-13 上传
Machine learning has finally come of age. With H2O software, you can perform machine learning and data analysis using a simple open source framework that’s easy to use, has a wide range of OS and language support, and scales for big data. This hands-on guide teaches you how to use H20 with only minimal math and theory behind the learning algorithms. If you’re familiar with R or Python, know a bit of statistics, and have some experience manipulating data, author Darren Cook will take you through H2O basics and help you conduct machine-learning experiments on different sample data sets. You’ll explore several modern machine-learning techniques such as deep learning, random forests, unsupervised learning, and ensemble learning. Learn how to import, manipulate, and export data with H2O Explore key machine-learning concepts, such as cross-validation and validation data sets Work with three diverse data sets, including a regression, a multinomial classification, and a binomial classification Use H2O to analyze each sample data set with four supervised machine-learning algorithms Understand how cluster analysis and other unsupervised machine-learning algorithms work

Practical Machine Learning with H2O Powerful Scalable Techniques for Deep 无水印pdf

2017-09-27 上传
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Practical Machine Learning 无水印pdf

2017-10-03 上传
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practical machine learning with python

2023-08-14 上传
“实用的Python机器学习”是一个强大而广泛应用的主题。Python作为一种灵活且易于使用的编程语言，在机器学习领域中发挥着重要作用。以下是关于“实用的Python机器学习”的一些重要方面： 首先，Python的强大数据...

hands-on machine learning with scikit-learn, keras & tensorflow

2023-05-12 上传
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" is a book written by Aurélien Géron. It is a practical guide for beginners and experts to learn and implement machine learning ...

有什么关于机器学习推荐的好书

2023-03-29 上传
6. 《机器学习实践指南》(《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》) - 作者: Aurélien Géron 7. 《机器学习》(《Machine Learning》) - 作者: Tom M. Mitchell 8. 《数据挖掘：实用机器...

给我一些ID3算法和c4.5算法的参考文献

2023-05-17 上传
"Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques." Morgan Kaufmann Publishers, 2005. 5. R. Agrawal, T. Imielinski, and A. Swami. "Mining Association Rules between Sets of Items in Large...

帮助学习强化学习的书籍

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4. Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading by Rashedur M. Rahman and Xavier Oriol 5. Reinforcement Learning with TensorFlow by Alexander Zai and Brandon Brown 6. Multi-Agent ...

matlab 机器学习 教程

2024-03-01 上传
例如，《MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach》和《Machine Learning with MATLAB: Supervised Learning and Classification》等。 希望以上资源能够帮助您开始学习 MATLAB 机器学习。...

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3. **《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》** - Aurélien Géron：这本书实战性强，涵盖了从基础到高级的CNN应用，适合有一定经验的读者。 4. **《 Convolutional Neural ...
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