1、H2O安装与快速入门指南

H2O安装与快速入门指南

1. 机器学习发展与H2O简介

机器学习历经漫长发展，从20世纪50年代的首个学习程序到如今的深度学习，终于走向成熟。早期神经网络虽被寄予厚望，但在应用中效果不佳，直到深度学习的出现，凭借强大的计算能力取得了显著成果。

H2O是一款用于机器学习和数据分析的软件，具有诸多优点：
- 开源（采用宽松的Apache许可证）
- 易于使用
- 可扩展至大数据处理
- 文档完善且有商业支持
- 处于第三版，架构成熟
- 支持多种操作系统和语言

不过，H2O也存在一些不足，如缺乏GPU支持、集群对复杂小数据支持有限、集群无高可用性、无SVM算法，且多平台支持存在一些粗糙边缘。

2. 谁在使用H2O及原因

众多知名公司使用H2O进行大数据处理，超5000个组织在使用它。对于R和Python开发者，H2O带来了易用性和高效的可扩展性，能处理超出最大机器内存的数据。对于SparkML用户，H2O算法数量虽少，但速度明显更快。此外，其智能默认设置使代码简洁易读。

3. 读者基础要求

• 编程语言 ：需掌握R或Python，熟悉pandas对Python用户有益。
• 数据操作 ：有一定的数据操作经验，如使用电子表格软件或SQL表。
• 机器学习与AI ：了解机器学习和AI的基本概念及应用。
• 统计学知识 ：掌