H2O.ai初步使用

最新推荐文章于 2025-07-27 15:26:55 发布
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文章标签： 人工智能 java git
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2.解压h2o-3.18.0.10.zip到目录h2o-3.18.0.10

3.执行命令

cd h2o-3.18.0.10
java -jar h2o.jar -name clusterName

选项参考http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/starting-h2o.html#h2o-options

[root@eureka-8810 h2o-3.18.0.10]# java -jar h2o.jar -name clusterName
05-29 16:49:43.010 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Found XGBoost backend with library: xgboost4j_gpu
05-29 16:49:43.020 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost supported backends: [WITH_GPU, WITH_OMP]
05-29 16:49:43.020 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: ----- H2O started  -----
05-29 16:49:43.020 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Build git branch: rel-wolpert
05-29 16:49:43.020 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Build git hash: b26ef10d0f1b4dd26b8227c1672ee47e0e893fec
05-29 16:49:43.020 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Build git describe: jenkins-3.18.0.9-19-gb26ef10
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Build age: 7 days, 8 hours and 36 minutes
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Built by: 'jenkins'
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Built on: '2018-05-22 08:13:35'
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Watchdog Build git branch: (unknown)
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Watchdog Build git hash: (unknown)
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Watchdog Build git describe: (unknown)
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Watchdog Build project version: (unknown)
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Watchdog Built by: (unknown)
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Watchdog Built on: (unknown)
05-29 16:49:43.021 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost Build git branch: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost Build git hash: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost Build git describe: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost Build project version: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost Built by: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost Built on: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: KrbStandalone Build git branch: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: KrbStandalone Build git hash: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: KrbStandalone Build git describe: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: KrbStandalone Build project version: (unknown)
05-29 16:49:43.022 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: KrbStandalone Built by: (unknown)
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: KrbStandalone Built on: (unknown)
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Processed H2O arguments: [-name, clusterName]
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Java availableProcessors: 16
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Java heap totalMemory: 964.5 MB
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Java heap maxMemory: 13.95 GB
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Java version: Java 1.8.0_121 (from Oracle Corporation)
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: JVM launch parameters: []
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: OS version: Linux 3.10.0-693.el7.x86_64 (amd64)
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Machine physical memory: 62.76 GB
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: X-h2o-cluster-id: 1527583782454
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: User name: 'root'
05-29 16:49:43.023 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: IPv6 stack selected: false
05-29 16:49:43.024 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Possible IP Address: ens160 (ens160), fe80:0:0:0:df23:d65d:4aa8:62f5%ens160
05-29 16:49:43.024 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Possible IP Address: ens160 (ens160), 192.168.0.80
05-29 16:49:43.024 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Possible IP Address: lo (lo), 0:0:0:0:0:0:0:1%lo
05-29 16:49:43.024 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Possible IP Address: lo (lo), 127.0.0.1
05-29 16:49:43.024 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: H2O node running in unencrypted mode.
05-29 16:49:43.026 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Internal communication uses port: 54322
05-29 16:49:43.026 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Listening for HTTP and REST traffic on http://192.168.0.80:54321/
05-29 16:49:43.027 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: H2O cloud name: 'clusterName' on /192.168.0.80:54321, static configuration based on -flatfile null
05-29 16:49:43.027 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: If you have trouble connecting, try SSH tunneling from your local machine (e.g., via port 55555):
05-29 16:49:43.027 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO:   1. Open a terminal and run 'ssh -L 55555:localhost:54321 root@192.168.0.80'
05-29 16:49:43.027 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO:   2. Point your browser to http://localhost:55555
05-29 16:49:43.735 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Log dir: '/tmp/h2o-root/h2ologs'
05-29 16:49:43.736 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Cur dir: '/opt/software/h2o-3.18.0.10'
05-29 16:49:43.740 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: HDFS subsystem successfully initialized
05-29 16:49:43.743 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: S3 subsystem successfully initialized
05-29 16:49:43.743 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Flow dir: '/root/h2oflows'
05-29 16:49:43.757 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Cloud of size 1 formed [/192.168.0.80:54321]
05-29 16:49:43.770 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Registered parsers: [GUESS, ARFF, XLS, SVMLight, AVRO, PARQUET, CSV]
05-29 16:49:43.770 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Watchdog extension initialized
05-29 16:49:43.770 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: XGBoost extension initialized
05-29 16:49:43.770 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: KrbStandalone extension initialized
05-29 16:49:43.770 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Registered 3 core extensions in: 256ms
05-29 16:49:43.770 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Registered H2O core extensions: [Watchdog, XGBoost, KrbStandalone]
05-29 16:49:44.035 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Registered: 165 REST APIs in: 264ms
05-29 16:49:44.035 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Registered REST API extensions: [XGBoost, Algos, AutoML, Core V3, Core V4]
05-29 16:49:44.149 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Registered: 235 schemas in 113ms
05-29 16:49:44.150 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: H2O started in 1691ms
05-29 16:49:44.150 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: 
05-29 16:49:44.150 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO: Open H2O Flow in your web browser: http://192.168.0.80:54321
05-29 16:49:44.150 192.168.0.80:54321    10858  main      INFO:
View Code

4.找另一台机器或者重新打开一个shell命令窗口，再次输入命令

java -jar h2o.jar -name clusterName

会自动根据-name选项查找存在的集群

05-29 16:45:22.648 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Found XGBoost backend with library: xgboost4j_gpu
05-29 16:45:22.661 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost supported backends: [WITH_GPU, WITH_OMP]
05-29 16:45:22.661 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: ----- H2O started  -----
05-29 16:45:22.661 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Build git branch: rel-wolpert
05-29 16:45:22.661 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Build git hash: b26ef10d0f1b4dd26b8227c1672ee47e0e893fec
05-29 16:45:22.661 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Build git describe: jenkins-3.18.0.9-19-gb26ef10
05-29 16:45:22.661 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Build age: 7 days, 8 hours and 31 minutes
05-29 16:45:22.661 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Built by: 'jenkins'
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Built on: '2018-05-22 08:13:35'
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Watchdog Build git branch: (unknown)
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Watchdog Build git hash: (unknown)
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Watchdog Build git describe: (unknown)
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Watchdog Build project version: (unknown)
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Watchdog Built by: (unknown)
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Watchdog Built on: (unknown)
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost Build git branch: (unknown)
05-29 16:45:22.662 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost Build git hash: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost Build git describe: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost Build project version: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost Built by: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost Built on: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: KrbStandalone Build git branch: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: KrbStandalone Build git hash: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: KrbStandalone Build git describe: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: KrbStandalone Build project version: (unknown)
05-29 16:45:22.663 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: KrbStandalone Built by: (unknown)
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: KrbStandalone Built on: (unknown)
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Processed H2O arguments: [-name, clusterName]
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Java availableProcessors: 4
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Java heap totalMemory: 88.5 MB
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Java heap maxMemory: 1.27 GB
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Java version: Java 1.8.0_77 (from Oracle Corporation)
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: JVM launch parameters: []
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: OS version: Linux 2.6.32-431.el6.x86_64 (amd64)
05-29 16:45:22.664 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Machine physical memory: 5.72 GB
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: X-h2o-cluster-id: 1527583522016
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: User name: 'root'
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: IPv6 stack selected: false
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Possible IP Address: eth1 (eth1), fe80:0:0:0:20c:29ff:fe29:d906%eth1
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Possible IP Address: eth1 (eth1), 192.168.0.166
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Possible IP Address: lo (lo), 0:0:0:0:0:0:0:1%lo
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Possible IP Address: lo (lo), 127.0.0.1
05-29 16:45:22.665 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: H2O node running in unencrypted mode.
05-29 16:45:22.668 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Internal communication uses port: 54324
05-29 16:45:22.668 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Listening for HTTP and REST traffic on http://192.168.0.166:54323/
05-29 16:45:22.669 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: H2O cloud name: 'clusterName' on /192.168.0.166:54323, static configuration based on -flatfile null
05-29 16:45:22.669 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: If you have trouble connecting, try SSH tunneling from your local machine (e.g., via port 55555):
05-29 16:45:22.669 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO:   1. Open a terminal and run 'ssh -L 55555:localhost:54323 root@192.168.0.166'
05-29 16:45:22.669 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO:   2. Point your browser to http://localhost:55555
05-29 16:45:23.457 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Log dir: '/tmp/h2o-root/h2ologs'
05-29 16:45:23.458 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Cur dir: '/opt/software'
05-29 16:45:23.462 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: HDFS subsystem successfully initialized
05-29 16:45:23.466 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: S3 subsystem successfully initialized
05-29 16:45:23.466 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Flow dir: '/root/h2oflows'
05-29 16:45:23.481 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Cloud of size 1 formed [/192.168.0.166:54323]
05-29 16:45:23.518 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Registered parsers: [GUESS, ARFF, XLS, SVMLight, AVRO, PARQUET, CSV]
05-29 16:45:23.519 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Watchdog extension initialized
05-29 16:45:23.519 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: XGBoost extension initialized
05-29 16:45:23.519 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: KrbStandalone extension initialized
05-29 16:45:23.519 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Registered 3 core extensions in: 269ms
05-29 16:45:23.519 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Registered H2O core extensions: [Watchdog, XGBoost, KrbStandalone]
05-29 16:45:23.972 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Registered: 165 REST APIs in: 452ms
05-29 16:45:23.980 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Registered REST API extensions: [XGBoost, Algos, AutoML, Core V3, Core V4]
05-29 16:45:24.391 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Registered: 235 schemas in 410ms
05-29 16:45:24.391 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: H2O started in 2369ms
05-29 16:45:24.391 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: 
05-29 16:45:24.400 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: Open H2O Flow in your web browser: http://192.168.0.166:54323
05-29 16:45:24.400 192.168.0.166:54323   10408  main      INFO: 
05-29 16:45:26.961 192.168.0.166:54323   10408  FJ-126-7  INFO: Cloud of size 2 formed [/192.168.0.80:54321, /192.168.0.166:54323]
View Code

5. 打开浏览器，输入网址

http://192.168.0.166:54323
会看到h2o的flow ui界面

 

6. 页面使用

6.1数据导入
选择左侧帮助部分的导入数据，importFiles

 

  页面下方会显示出导入数据的界面，在search文本框上输入服务器上文件的路径，点击右侧的搜索按钮，页面会列出所有查到到的文件。然后点击Add all,没问题后点击import按钮

 

6.2 导入本地客户端数据

   如果服务器上不存在要分析的文件，你可以选择上传自己的文件

 

 

 6.3 解析导入的数据

  如果你页面刷新了或者页面数据太乱了，你可以在getFrames里找到你刚才导入的数据集

找到我们刚才导入的数据集，点击parse按钮，

 

 

你可以自己输入列名，选择数据类型及其他修改，最后点击parse完成数据集的格式处理

 

点击上图中的view按钮，会显示下图，然后点击下图中的view data,会进行数据预览

  数据预览查看：

  parse完数据之后，你会发现数据集的扩展名已经由我们的.csv转为.hex，刷新一下页面，点击getFrames,

 6.4 拆分数据集，

  点击进入数据集，点击split按钮，

选择输入拆分比例，会拆分成多个数据集

 

 

    6.5创建模型

点击顶菜单的'model --  k-meas'

选择算法，这里选择k-means,输入训练集training_frame和验证集validation_frame,或调整其他参数。

 

 

 点击底部的create model按钮，会生成一个job,

点击view按钮，可查看模型的详细情况，如下图。

点击预测predict按钮,会显示下图，选择要预测的数据集，点击预测按钮即可查看结果。

 

 

 

 



 

转载于:https://www.cnblogs.com/RexSheng/p/9105859.html

                

        




    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
《重磅解读！AI应用架构师谈AI对智能制造转型的核心推动作用优化》

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					07-27
					
					837
					
				

			

		

		

			
				
制造业是国民经济的基石，是立国之本、兴国之器、强国之基。然而，传统制造业长期面临着效率不高、成本居高不下、质量稳定性不足、供应链响应迟缓、能源消耗大以及对熟练劳动力过度依赖等痛点。在全球化竞争日益激烈、市场需求日趋个性化与多元化、以及“碳中和”等可持续发展目标的多重压力下，传统制造模式已难以为继，转型升级迫在眉睫。“智能制造”应运而生，它并非简单地将自动化技术应用于生产，而是旨在通过信息技术、网络技术、自动化技术与智能技术的深度融合，实现制造过程的智能化决策、优化运行和高效管理。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
AI应用架构师谈企业AI成熟度评估的技术要点

					
最新发布

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					08-04
					
					1076
					
				

			

		

		

			
				
我热衷于将复杂的AI技术概念通俗化，并分享在实践中积累的经验与教训，希望能为企业的AI转型之路提供一些有价值的参考。一次全面、深入的AI成熟度评估，能够为企业带来清晰的“AI能力画像”，帮助企业避免盲目投入，聚焦关键瓶颈，优化资源配置，从而更高效地提升AI技术能力，并将其转化为实实在在的业务价值。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
用python调用H2O.ai实现机器学习建模和AutoML

				
			

			

				

					06-15
				

			

		

		

			
				
用python调用H2O.ai实现机器学习建模和AutoML, Artificial Intelligence Made Easy with H2O.ai – Towards Data Science.

			
		

	





	

		

			

				
					
使用 H2O.ai 构建高性能的预测模型

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					12-31
					
					1363
					
				

			

		

		

			
				
1.背景介绍

人工智能和大数据技术已经成为当今世界的核心驱动力，它们在各个领域中发挥着重要作用。预测模型是人工智能领域的一个关键组成部分，它们可以帮助我们预测未来的趋势和事件，从而为我们的决策提供依据。在这篇文章中，我们将讨论如何使用 H2O.ai 构建高性能的预测模型。

H2O.ai 是一个开源的机器学习和人工智能平台，它提供了一系列的预测模型和算法，可以帮助我们解决各种问题。H2O.ai ...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
H2O Flow 平台使用操作

				
			

			

				

					weixin_52875810的博客
				

				

					06-05
					
					815
					
				

			

		

		

			
				
模型背景：用于销售额的预测，模型使用H2O AutoML框架训练，主要采用GBM和XGBoost算法，排除了DeepLearning和GLM算法。通过指标分析就是当前我们模型存在的问题是：除了之前讲的一些模型缺乏节假日判断或者天气预报的测算，通过分析还可能存在过拟合（数据量太小或者模型过于复杂，导致在训练中过度关注某些噪声，即杂质，但是实际这些噪声对于实际地结果影响并不大），需优化以提升实际预测准确性。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用H2O.ai进行时间序列分析和预测

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					12-30
					
					1118
					
				

			

		

		

			
				
1.背景介绍

时间序列分析和预测是计算机科学、人工智能和大数据领域中的一个重要话题。随着互联网、物联网、大数据和人工智能技术的发展，时间序列数据的产生和应用也逐年增多。时间序列数据是一种具有时间顺序的数据，其中数据点通常以等间隔的时间间隔收集。时间序列分析和预测的主要目标是从过去的数据中发现模式和趋势，并基于这些模式和趋势对未来的数据进行预测。

H2O.ai是一个开源的机器学习和人工智能平台，...

			
		

	





	

		

			

				
					
探索H2O.ai教程：机器学习的互动式学习平台

				
			

			

				

					gitblog_00081的博客
				

				

					03-25
					
					739
					
				

			

		

		

			
				
探索H2O.ai教程：机器学习的互动式学习平台
项目简介
是一系列详细的教程，旨在帮助开发者、数据科学家和爱好者快速掌握H2O平台的使用。这些教程涵盖了基础概念到高级应用，包括模型构建、预测分析和性能优化等主题。
技术分析
H2O.ai 的核心是 H2O，这是一个分布式内存的机器学习平台，支持并行计算，使得大数据处理变得高效且易用。H2O 支持多种编程语言如 R, Python 和 Java，允许...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用 H2O.ai 揭示隐藏的数据模式

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					12-31
					
					990
					
				

			

		

		

			
				
1.背景介绍

随着数据化的时代，数据已经成为了企业和组织中最宝贵的资源之一。数据驱动的决策已经成为了现代企业和组织的必备能力。因此，挖掘和分析数据变得越来越重要。

H2O.ai 是一个开源的机器学习和深度学习平台，它提供了一系列的算法和工具，以帮助用户揭示隐藏在数据中的模式和关系。H2O.ai 的核心概念是通过机器学习和深度学习来自动化和自动化的数据分析过程，从而帮助用户更快地发现数据中的洞察...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python官方库h2o-authn-0.0.1a2.tar.gz使用指南

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
Python在数据分析、人工智能、网络开发等领域有着广泛的应用。  3. 资源全名与版本 资源全名为h2o-authn-0.0.1a2.tar.gz，这是一个特定版本的Python库压缩包。文件名中的“h2o-authn”表明这个库与身份验证相关，...

			
		

	





	

		

			

				
					
人工智能设计与开发的全面指南

				
			

			

				

					weixin_65409651的博客
				

				

					08-25
					
					786
					
				

			

		

		

			
				
本文将深入探讨人工智能设计与开发的关键方面，涵盖从概念到实现的全过程，并通过实际案例分析帮助读者更好地理解AI的应用与挑战。人工智能是一门涉及模拟和扩展人类智能的技术科学。AI的核心目标是通过计算机程序执行人类智能任务，如感知、推理、学习和决策。AI系统能够处理复杂的数据，识别模式，做出决策，并不断优化自己的性能。自然语言处理（NLP）：如自动翻译、语音识别和文本生成。计算机视觉：如图像分类、面部识别和视频分析。推荐系统：如电子商务中的个性化推荐。机器人技术：如自动驾驶和工业自动化。医疗健康。

			
		

	





	

		

			

				
					
企业AI创新能力建设工具选型：AI应用架构师对比15款主流平台

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					07-27
					
					987
					
				

			

		

		

			
				
在数字化转型浪潮中，企业AI创新能力已成为核心竞争力，但83%的企业AI项目停留在试点阶段（McKinsey 2023报告）。是导致项目失败的首要技术因素——要么过度投资超出实际需求的复杂平台，要么选择的工具无法支撑规模化落地，造成"AI试点陷阱"。：本文构建了企业AI平台选型的"五维评估模型"（战略适配度、技术完备性、开发效率、治理能力、总拥有成本），通过15款主流平台的深度对比，提供从需求分析到最终决策的全流程方法论。我们不仅评估技术参数，更关注平台如何匹配企业的AI成熟度阶段与创新战略。

			
		

	





	

		

			

				
					
h2o-3：H2O是一个开源，分布式，快速且可扩展的机器学习平台：深度学习，梯度提升（GBM）和XGBoost，随机森林，广义线性建模（带有弹性网的GLM），K均值，PCA，广义附加模型（GAM），RuleFit，支持向量机（SVM），堆叠集成，自动机器学习（AutoML）等

				
			

			

				

					02-03
				

			

		

		

			
				
水
 H2O是用于分布式，可扩展的机器学习的内存平台。 H2O使用熟悉的界面（例如R，Python，Scala，Java，JSON和Flow笔记本/网络界面），并与Hadoop和Spark等大数据技术无缝协作。 H2O提供了许多流行实现，例如广义线性模型（GLM），梯度提升机（包括XGBoost），随机森林，深层神经网络，堆叠体，朴素贝叶斯，广义加性模型（GAM），考克斯比例危害，K-表示PCA，Word2Vec以及全自动机器学习算法（  ）。
 H2O是可扩展的，因此开发人员可以添加自己选择的数据转换和自定义算法，并通过所有这些客户端进行访问。 可以H2O模型并将其加载到H2O内存中进行评分，也可以将其导出为POJO或MOJO格式以在实现极高的快速评分。 可以在《 找到更多信息。
 H2O-3（此存储库）是H2O的第三种形式，也是的后继形式。
目录
//
1.下载H2O-3
 尽管本README大部分是为自己构建的开发人员编写的，但大多数H2O用户只是下载并使用预构建的版本。 如果您是Python或R用户，安装H2O的最简单方法是通过或 （对于Python）或 （对于R）：
Pyth

			
		

	





	

		

			

				
					
AI - H2O - 第一个示例

				
			

			

				

					weixin_34138056的博客
				

				

					06-24
					
					695
					
				

			

		

		

			
				
Iris数据集
Iris数据集是常用的机器学习分类实验数据集,特点是数据量很小,可以快速学习.

数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。
可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

在Python中运行Iris数据集的深度学习
代码内容
# coding=...

			
		

	





	

		

			

				
					
自动机器学习-H2O.ai

				
			

			

				

					weixin_38082968的博客
				

				

					03-29
					
					1577
					
				

			

		

		

			
				
了解H2O-Driverless AI自动机器学习引子目前机器学习技术应用落地三大宏观方面的挑战机器学习技术的应用场景具体到一些行业领域能解决什么问题机器学习技术H2O的DAI(DriverlessAI)可以做些什么？可以参考如下Demo视频一起讨论学习机器学习吧！
#自动机器学习
#H2O.ai
#DriverlessAI
H2O，听起来名字像是“水”，有那么点意思。
水这个东西好啊，水这个东东自然界都需要，而且也比较容易获得，孕育了万物。一项技术也应该如此，再好的技术，不容易被应用起来，这个技术也很难走

			
		

	





	

		

			

				
					
使用H2O进行集成学习

				
			

			

				

					Jie Qiao的专栏
				

				

					03-02
					
					6124
					
				

			

		

		

			
				
使用H2O进行集成学习介绍集成学习就是组合多个机器学习算法，从而得到更好的预测性能。许多流行的现代机器学习算法实际上就是集成。比如说随机森林 和 Gradient Boosting Machine (GBM)都是2个集成学习器。Bagging（例如随机森林）和boosting（例如GBM）是集成方法，其采用一系列弱学习器（例如，决策树）来得到单个，强大的集成学习器。H2O的Stacked集成算法是有

			
		

	





	

		

			

				
					
H2O.ai：如何构建自动机器学习的业务问题

				
			

			

				

					whale52hertz的博客
				

				

					06-19
					
					536
					
				

			

		

		

			
				
文章来源：ATYUN AI平台

在过去几年中，机器学习已经成为许多组织在各个层面决策的重要组成部分。由于没有足够的数据科学家来满足日益增长的数据驱动业务流程需求，H2O.ai开发了一种名为Driverless AI的产品，可以自动化典型数据科学工作流程的几个耗时方面：数据可视化，特征工程，预测建模和模型说明。在这篇文章中，我将描述无人驾驶AI，如何正确构建业务问题以充分利用这种自动机器学习产品...

			
		

	





	

		

			

				
					
AI - H2O - 安装与运行

				
			

			

				

					weixin_34327761的博客
				

				

					06-21
					
					2316
					
				

			

		

		

			
				
安装的要求
H2O的安装对操作系统、编程语言和浏览器有具体的要求。
详情请查看官方信息：http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/welcome.html

下载H2O

Downloading & Installing H2O: http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/downloadi...

			
		

	





	

		

			

				
					
AI之AutoML：H2OAutoML(H2O公司开发)的简介、安装、使用方法之详细攻略

					
热门推荐

				
			

			

				

					头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
				

				

					05-15
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
​
AI之AutoML：H2OAutoML(H2O公司开发)的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

H2OAutoML(H2O公司开发)的简介

H2OAutoML的安装

H2OAutoML的使用方法




H2OAutoML(H2O公司开发)的简介
简介

H2O AutoML是H2O.ai公司开发的自动机器学习工具，于2017年正式发布，它用于自动化机器学习模型开发流程，包括特征工程、模型选择、超参优化等。

H2O.ai是一家美国人工智能公司，由SriSatish Ambati、Sri Amb

			
		

	





	

		

			

				
					
H2OAutoML(H2O公司开发)之简介,安装,详细使用方法

				
			

			

				

					记录 IT 领域经验与见解的博客
				

				

					05-16
					
					1743
					
				

			

		

		

			
				
H2OAutoML是一款由H2O.ai推出的自动机器学习工具，它通过自动化机器学习领域中的流程和技术，使得数据分析师和科学家们能够更快、更容易地构建高质量的预测模型。H2OAutoML支持多种算法和模型选择，包括基于树的方法、线性模型和深度学习模型等。该工具还提供了自动特征工程、模型交叉验证和超参数优化等功能，可以帮助用户自动地进行数据清洗、特征工程、模型选择和调优等过程，从而提高模型的准确性和效率。

			
		

	





	

		

			

				
					
h2o.ai用到的技术

				
			

			

				

					07-09
				

			

		

		

			
				
<think>我们正在讨论H2O.ai的核心技术。根据引用[1]和[3]，H2O.ai以开源软件为核心，提供覆盖数据处理、模型训练到部署的全流程解决方案。其开源框架H2O可以与现有的大数据基础设施（如Hadoop、Spark和Kubernetes集群）配合使用，并支持从多种数据源（如HDFS、Spark、S3、Azure Data Lake）摄取数据。

H2O.ai的核心技术包括：
1. **分布式内存计算引擎**：H2O的核心是一个基于内存的分布式键值存储系统，能够高效处理大规模数据集。
2. **机器学习算法库**：H2O提供了丰富的机器学习算法，包括广义线性模型（GLM）、梯度提升机（GBM）、随机森林（RF）、深度学习（Deep Learning）等。
3. **自动机器学习（AutoML）**：H2O的AutoML功能可以自动训练和调整多个模型，并选择最佳模型。
4. **可扩展性**：H2O可以运行在单机、集群（包括Hadoop、Spark、Kubernetes）上，支持水平扩展。
5. **与大数据生态集成**：H2O可以与Hadoop、Spark等大数据技术无缝集成，支持从多种数据源读取数据。

此外，引用[2]提到H2O.ai需要不断创新技术以保持竞争力，因此他们也在持续研发新技术，如增强对深度学习的支持、改进模型解释性等。

下面我将详细解释这些核心技术，并提供一些代码示例（使用H2O的Python接口）来展示其用法。

### 1. 分布式内存计算引擎
H2O的核心是一个分布式内存计算引擎，它将数据分布到集群的多个节点上，并在内存中进行计算，从而加速数据处理和模型训练。这种架构使得H2O能够处理比单机内存更大的数据集。

### 2. 机器学习算法库
H2O提供了多种机器学习算法的实现。以下是一个使用H2O训练广义线性模型（GLM）的示例：

```python
import h2o
from h2o.estimators.glm import H2OGeneralizedLinearEstimator

# 初始化H2O集群
h2o.init()

# 导入数据集
data = h2o.import_file("https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/smalldata/iris/iris_wheader.csv")

# 划分数据集
train, test = data.split_frame(ratios=[0.8], seed=42)

# 定义特征和响应变量
features = data.columns[:-1]  # 前四列是特征
response = data.columns[-1]   # 最后一列是响应变量（类别）

# 创建GLM模型
glm_model = H2OGeneralizedLinearEstimator(family="multinomial", lambda_=0, compute_p_values=True)
glm_model.train(x=features, y=response, training_frame=train)

# 评估模型
performance = glm_model.model_performance(test)
print(performance)
```

### 3. 自动机器学习（AutoML）
H2O的AutoML可以自动进行模型训练和调优。以下是一个使用AutoML的示例：

```python
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

h2o.init()

# 导入数据集
data = h2o.import_file("https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/smalldata/iris/iris_wheader.csv")

# 划分数据集
train, test = data.split_frame(ratios=[0.8], seed=42)

features = data.columns[:-1]
response = data.columns[-1]

# 初始化AutoML
aml = H2OAutoML(max_models=20, seed=1, max_runtime_secs=300)
aml.train(x=features, y=response, training_frame=train)

# 查看AutoML的排名
lb = aml.leaderboard
print(lb.head())

# 使用最佳模型进行预测
preds = aml.leader.predict(test)
print(preds)
```

### 4. 可扩展性
H2O可以运行在多种集群环境中。例如，在Spark集群上运行H2O（通过Sparkling Water）：
```python
from pysparkling import *
import h2o

# 初始化SparkContext
sc = H2OContext.getOrCreate(spark)

# 然后就可以使用H2O的API
```

### 5. 与大数据生态集成
H2O支持从多种数据源读取数据，例如：
```python
# 从HDFS读取数据
data = h2o.import_file("hdfs://path/to/data.csv")

# 从S3读取数据
data = h2o.import_file("s3://bucket-name/data.csv")
```

总结：H2O.ai的核心技术包括分布式内存计算引擎、丰富的机器学习算法库、AutoML、可扩展性以及与大数据生态的集成。这些技术使得H2O.ai能够高效地处理大规模数据并构建机器学习模型。

§§相关问题§§
1. H2O.ai的分布式内存计算引擎是如何工作的？
2. H2O.ai支持哪些机器学习算法？
3. H2O的AutoML功能有哪些特点？
4. 如何在Spark集群上使用H2O（Sparkling Water）？
5. H2O.ai在模型部署方面有哪些解决方案？</think>### H2O.ai 核心技术解析

H2O.ai 的核心技术架构围绕开源机器学习平台构建，主要包括以下核心技术组件：

#### 1. **分布式内存计算引擎**
- **核心机制**：采用分布式键值存储系统，数据以列式压缩格式存储在集群内存中，支持$O(1)$时间复杂度的数据访问
- **并行计算**：通过`MapReduce`范式实现并行化，算法自动分割数据到集群节点，例如梯度计算公式：
  $$\nabla J(\theta) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})x^{(i)}$$
  在分布式环境中被分解为局部梯度求和[^3]

#### 2. **算法库实现**
| 算法类别       | 代表算法                     | 技术特点                          |
|----------------|-----------------------------|----------------------------------|
| 树模型         | GBM, XGBoost, Random Forest | 基于直方图优化的分裂点查找算法     |
| 线性模型       | GLM, GAM                    | 分布式坐标下降优化                |
| 深度学习       | Deep Water                  | GPU加速的自动微分架构             |
| 自动机器学习   | H2O AutoML                  | 多模型堆叠集成技术                |

#### 3. **自动机器学习 (AutoML)**
```python
# H2O AutoML 示例代码
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

h2o.init()
data = h2o.import_file("dataset.csv")
aml = H2OAutoML(max_models=20, seed=1)
aml.train(y="target", training_frame=data)
lb = aml.leaderboard  # 自动生成模型排行榜
```
- 自动完成特征工程、超参优化和模型选择
- 支持`Stacked Ensembles`集成技术提升预测精度[^1]

#### 4. **可扩展架构**
- **跨平台集成**：
  - 大数据平台：Hadoop/YARN, Spark, Kubernetes
  - 云平台：AWS S3, Azure Data Lake, GCP
- **部署方案**：
  $$ \text{模型} \xrightarrow{\text{POJO/MOJO}} \text{REST API} \xrightarrow{\text{实时预测}} $$
  通过生成`MOJO`(Model Optimized Java Object)实现亚毫秒级预测延迟[^3]

#### 5. **模型解释技术**
- 使用`SHAP`(SHapley Additive exPlanations)值：
  $$\phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}[f(S \cup \{i\}) - f(S)]$$
- 提供特征重要性、部分依赖图等可视化工具

#### 6. **流式数据处理**
- 基于`Apache Kafka`集成
- 增量学习算法支持：
  $$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t; x_{t})$$
  实现模型参数的在线更新[^1]

### 技术优势对比
| 特性                | H2O.ai             | 传统框架           |
|---------------------|--------------------|--------------------|
| 数据规模            | PB级               | TB级               |
| 预测延迟            | <1ms (MOJO)       | 100ms+             |
| 自动特征工程        | 内置               | 需手动实现         |
| 模型部署            | 单文件MOJO         | 复杂环境依赖       |

这些核心技术使H2O.ai能在金融风控、医疗诊断等场景实现高精度实时预测，同时保持开源灵活性[^1][^3]。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
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