H2O实战：深度学习与人工智能的高效技术

《Practical Machine Learning with H2O》是一本由Darren Cook撰写的实用机器学习指南，专注于介绍如何利用H2O这个强大的、可扩展的平台进行人工智能（AI）和深度学习（Deep Learning）实践。该书旨在帮助读者掌握在现实世界中应用这些复杂技术的方法，通过实例和实战案例，使读者能够理解和掌握H2O框架的各个方面。 H2O是一款开源的机器学习工具包，特别适用于大数据场景，支持分布式计算，能够处理大规模数据集。书中涵盖了从基础知识到高级技术的广泛内容，包括但不限于：数据预处理、特征工程、监督学习（如回归、分类）、无监督学习（聚类和关联规则学习）、深度学习模型（如神经网络和深度神经网络），以及模型评估和优化策略。 作者Darren Cook以其丰富的经验和深入浅出的讲解，确保读者能够在实际项目中迅速上手并提升技能。书中强调了实践的重要性，每个章节都配有详细的代码示例，读者可以通过跟随这些示例来理解理论与实践的结合。此外，书中还介绍了H2O在商业场景中的应用，展示了其在诸如金融、医疗保健、零售等领域的潜力。 《Practical Machine Learning with H2O》适合于数据科学家、机器学习工程师、AI开发者以及对H2O框架感兴趣的任何人。无论你是初学者还是经验丰富的从业者，这本书都能提供有价值的洞察和实用技巧，帮助你在人工智能和深度学习领域取得进步。 本书的版权信息表明，它于2017年首次出版，并获得了Darren Cook的授权，可在美国及全球范围内发行。出版商O'Reilly Media提供了印刷版和在线版的购买选项，同时提供了针对教育机构和企业客户的专业服务。编辑、生产编辑、复制编辑和校对人员都为确保书籍质量做出了贡献，而封面设计和插图则为阅读体验增添了专业感。 总体来说，《Practical Machine Learning with H2O》是一本不可或缺的参考资料，对于想要深化对H2O工具理解和应用的读者来说，是一次系统学习和实战训练的宝贵机会。