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課程簡介
介紹
設置工作環境
安裝 H2O
標準 Machine Learning 工作流程剖析
- 數據預處理、特徵工程、部署等
統計和 Machine Learning 演算法
- 梯度提升機、廣義線性模型、深度學習等。
H2O 如何實現 Machine Learning 工作流程的自動化
- 二元分類、回歸等
案例研究:預測產品可用性
下載數據集
構建 Machine Learning 模型
指定訓練框架
訓練和交叉驗證不同的模型
調整超參數
訓練兩個堆疊集成模型
生成最佳模型排行榜
檢查合奏組合
訓練許多深度神經網路模型
故障排除
總結和結論
最低要求
- 具有使用機器學習模型的經驗。
- Python 或 R 程式設計經驗。
觀眾
- 數據科學家
- 數據分析師
- 主題專家(領域專家)
14 時間: