h2o реализация в R

Я сейчас изучаю пакет h2o,

  1. Я установил пакет h2o из CRAN и не смог запустить этот код

    ## To import small iris data file from H\ :sub:`2`\ O's package
irisPath = system.file("extdata", "iris.csv", package="h2o")
iris.hex = h2o.importFile(localH2O, path = irisPath, key = "iris.hex")

Я получаю следующую ошибку,

Ошибка в h2o.importFile(localH2O, путь = irisPath, ключ = "iris.hex"): неиспользуемый аргумент (ключ = "iris.hex")

  1. Мой второй вопрос: есть ли у нас хорошие ресурсы для изучения h2o в R, кроме этого:

http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-lambert/5/docs-website/Ruser/rtutorial.html

  1. Мой третий вопрос: я хочу знать, как работает вода простыми словами.?

r h2o
person varun    schedule 22.08.2016    source источник
comment
Пожалуйста, публикуйте по одному вопросу за раз. Что такое сообщение об ошибке?   -  person Roman Luštrik    schedule 22.08.2016
comment
Спасибо, @Roman Lustrik, я этого не знаю, теперь я буду публиковать только один вопрос за раз. п   -  person varun    schedule 22.08.2016
comment
@Roman Lustrik, спасибо за ваше предложение, теперь я так и сделаю. Пожалуйста, найдите ошибку, которую я получаю, которая отредактирована   -  person varun    schedule 22.08.2016

Ответы (4)


arrow_upward
5
arrow_downward

Причина, по которой этот код больше не работает, заключается в том, что в 2015 году произошло критическое изменение API с H2O 2.0 на H2O 3.0. Документы, которые вы обнаружили (вероятно, с помощью поиска Google), относятся к очень старой версии H2O 2.0. Актуальные документы всегда можно найти по адресу http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/index.html

person Erin LeDell    schedule 22.08.2016

arrow_upward
3
arrow_downward

Отвечая на ваш вопрос об ошибке:

H2O немного изменился по сравнению с этой документацией. Чтение файла iris работает следующим образом:

iris.hex = h2o.importFile(path = irisPath, destination_frame = "iris.hex")

Ваш второй (и третий вопрос) противоречит правилам SO. Но ниже вы найдете краткий список ресурсов:

  1. Учебные материалы H2O (перейдите на веб-сайт h2o.ai) и перейдите к общей документации. Там вы можете найти весь представленный материал по h2o world 2015. Там же есть ссылка на h2o University.
  2. Проверьте их блог. Там есть несколько золотых самородков.
  3. Прочтите имеющиеся у них буклеты по GBM, GLM, Deep Learning. Они содержат примеры на R и Python.
  4. Каггль. Ищите в скриптах/ядрах h2o.

Что касается вашего третьего вопроса, прочитайте их «Почему страницы H2O».

person phiver    schedule 22.08.2016

arrow_upward
1
arrow_downward

Чтобы ответить на ваш вопрос о том, как работает H2O, здесь несложно собрать все воедино. однако, в двух словах, H2O — это готовый к работе механизм машинного интеллекта с открытым исходным кодом, доступный для популярных языков машинного обучения, т. е. R, Python, а также языков программирования Java и Scala. Готовность для предприятий означает, что пользователи могут распределять выполнение на несколько машин в зависимости от очень большого объема данных. Основной механизм на основе Java имеет встроенную реализацию нескольких алгоритмов, и любой языковой интерфейс проходит через интерпретатор к основному механизму H2O, который может быть распределенным кластером для построения моделей и оценки результатов. Между ними много промежуточного, поэтому я бы посоветовал посетить ссылку ниже, чтобы узнать больше об архитектуре H2O и исполнении на различных поддерживаемых языках:

http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/architecture.html

person AvkashChauhan    schedule 23.08.2016
comment
Спасибо @Avkash Chauhan, я прохожу по этой ссылке - person varun; 23.08.2016

arrow_upward
0
arrow_downward

Вы можете узнать больше о реализации H2O в R, начиная с установки и заканчивая реализацией библиотеки машинного обучения h2o в R. Перейдите по этой ссылке. Это также поможет вам внедрить машинное обучение h2o поверх платформы SparkR.

Если вы хотите получить представление о рабочем прототипе h2o с самого начала, следуйте эта ссылка. Он обеспечивает базовый вариант рабочего прототипа с прохождением кода (краткое учебное пособие).

Помимо вышеперечисленных пунктов, он также охватывает следующие ключевые моменты:

  • Как преобразовать фрейм данных H2O в фрейм данных R и Spark и наоборот
  • Каковы плюсы и минусы между SparkMLlib и машинной библиотекой H2O
  • Каковы сильные стороны h2o по сравнению с другими библиотеками ML
  • Как применить алгоритм ML к фрейму данных R и Spark и т. д.
person Saurabh Chauhan    schedule 03.01.2017