h2o

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    轉換H2O模型結果的熊貓數據幀

    我正在訓練的模型在水中像這樣： import h2o h2o.init() trainFrame = h2o.import_file(path = "C:/train.csv") train, test = trainFrame.split_frame([0.8]) x = ["A", "B", "C"] y = "Target" m = h2o.estimators.H2OR
    python python-2.7 pandas h2o 2017-08-13

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    哪個模型是h2o.predict（aml @ leader，test_df）使用？

    使用autoML產生AML領先後，我跑了 h2o.predict([email protected], test_df) ，但我怎麼能知道它是用哪種模式在排行榜？如果我想訪問排行榜上任何模型的結構或超參數，我該怎麼做？ 除了測試集上的結果幾乎不像驗證集上的結果那麼好，是否很常見 - 我是否錯誤地使用它或者是否有過度使用的傾向？ 也想更好地瞭解它的基礎架構，在h2o.init將數據傳輸到h2o.
    machine-learning h2o 2017-08-14

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    當H2O新的數據

    使用標準化我很想知道的是，在R A H2O模型中使用標準化功能時攻入了新的數據時，它是如何工作的。 我知道，當它進行標準化的訓練集是基於均值和訓練數據的標準差設置均值爲0，標準差爲1，但又有什麼用新的數據呢？ 是否規範基於訓練數據的平均值和標準偏差或者它規範基礎上，新的數據被拿下？
    modeling h2o standardized 2017-08-14

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    怎麼做h2o.deeplearning初始化的重量？

    我使用h2o.deeplearning函數來實現R中的DNN。 我想初始化深度神經網絡的迭代和性能改進的權重。 我知道，稱重初始化應該是-1和+1之間的較小值，而不是一個較大的值。 那麼，什麼是參數代碼中h2o.deeplearning該initialze重量????以及如何使用它來初始化-1和+1之間？ 請幫助我..！
    r neural-network deep-learning h2o 2017-08-16

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    H2O深水上MS Azure中的N-實例（啓用GPU）無法初始化後端

    更新1：從H2O深水雲 日誌文件：https://drive.google.com/file/d/0B_1g718qYsqhcUl4WFQ5S1NKbE0/view?usp=sharing mxnet後端 - 現在問題解決了（停止後/開始在Azure中VM） tensorflow後端 - 仍然失敗 我想在MS Azure上使用啓用GPU的雲實例測試H2Os深水（NC6 - https://azur
    h2o 2017-08-16

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    H2O autoML網絡使用

    首先，我想感謝H2O團隊爲一個偉大的產品，快速的發展/迭代。 我在4臺機器集羣上測試h2o autoML。 （40個內核，256個RAM，千兆位帶寬） 對於20MB的數據集，我注意到集羣使用了很多網絡，幾乎沒有觸及CPU。我想知道是否對每臺計算機訓練1個模型是有意義的，而不是試圖在整個集羣上訓練每個模型。
    h2o 2017-08-17

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    錯誤歐幾里德距離計算的H 2 O - [R

    我使用H 2 O，其中R來計算2個data.frames之間的歐幾里得距離： set.seed(121) #create the data df1<-data.frame(matrix(rnorm(1000),ncol=10)) df2<-data.frame(matrix(rnorm(300),ncol=10)) #init h2o h2o.init() #transform t
    r distance h2o euclidean-distance 2017-08-20

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    H2O運行比data.table慢R

    如何將數據存儲到H2O矩陣中比data.table慢？ #Packages used "H2O" and "data.table" library(h2o) library(data.table) #create the matrix matrix1<-data.table(matrix(rnorm(1000*1000),ncol=1000,nrow=1000)) matrix2<-h2
    r data.table h2o 2017-08-20

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    錯誤加載H2O模型，然後預測

    我能夠保存H2O模式，再裝回，然後顯示它... # save the model model_path_2 = h2o.save_model(model=my_xgboost_2, path="tmp/mymodel", force=True) print (model_path_2) >>>/home/dell/Documents/Enigma/tmp/mymodel/XGBoost_m
    h2o 2017-08-22

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    用H2O存儲距離的最佳方式是什麼？

    Supose我有2個data.frames，我想計算他們所有行之間的歐氏距離。我的代碼是： set.seed(121) # Load library library(h2o) system.time({ h2o.init() # Create the df and convert to h2o frame format df1 <- as.h2o(matrix(
    r optimization parallel-processing h2o 2017-08-22
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