课程大纲

介绍

设置 H2O

H2O 功能和体系结构概述

导航 H2O WebUI

准备数据集

使用决策树模型

创建线性模型

H2O 中的实时数据评分

创建 Random Forest 模型

创建 GBM

分析 Hadoop 数据 

创建 Deep Learning 模型

创建无监督学习模型

使用 H2O AutoML 自动执行模型评估过程

故障 排除

总结和结论

要求

  • 具有 Python、R、Scala 或 Java 编程经验。

观众

  • 数据科学家
  • 数据分析师
  • 开发 人员
 14 小时

人数


每位参与者的报价

客户评论 (4)

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