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
客户评论 (6)
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
课程 - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
内容,因为我觉得它非常有趣,并认为它会对我在大学的最后一年有所帮助。
Krishan - NBrown Group
课程 - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
机器翻译
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
课程 - Predictive Modelling with R
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
课程 - Introduction to R with Time Series Analysis
示例和练习
Kamil
课程 - Introduction to Data Science and AI using Python
机器翻译
提供的所有信息
Jose Victor - si
课程 - Artificial Intelligence (AI) for Managers
机器翻译