Practical Machine Learning with H20
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, 2017
- Brossura
- Usato
Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.World of Books (was SecondSale)
Venditore AbeBooks dal 20 dicembre 2007
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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.…
Codice articolo 00110348510
- Titolo
- Practical Machine Learning with H20
- Autore
- Darren Cook
- Editore
- O'Reilly Media
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Good
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 149196460X
- ISBN 13
- 9781491964606
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
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