相信大家在日常的建模工作中都会或多或少地思考一个问题：建模可不可以被自动化？今天将围绕这个问题向大家介绍一个开源的自动建模工具H2O。本文将会cover以下三个部分：
生产环境中使用Apache Kafka的可扩展的机器学习 智能实时应用程序是任何行业的游戏规则改变者。机器学习及其子课题深度学习正在获得动力，因为机器学习使计算机能够在没有明确程序设计的情况下找到隐藏的见解。分析非结构化数据，图像识别，语音识别和智能决策需要此功能。这与使用Java，.NET或Python的传统编程有很大的不同。 虽然机器学习背后的概念并不新鲜，但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都可以构建强大的分析模型。任何行业都有大量的使用案例，通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型来增加收入，
连接、搭建H2o环境（heo.init()）——数据转换成h2o格式（as.h2o）——模型拟合（h2o.deeplearning）——预测（h2o.predict）——数据呈现（h2o.performance）。
AI 前线导读： 人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛较高的领域，需要专业的知识和资源，很少有公司可以自己承担。—— 李飞飞自动机器学习（AutoML）是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。AutoML 使真正意义上的机器学习成为可能，即使对于没有该领域专业知识的人也是如此。本文介绍了一些流行的 AutoML 框架，这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
笔者：受alphago影响，想看看深度学习，但是其在R语言中的应用包可谓少之又少，更多的是在matlab和python中或者是调用。整理一下目前我看到的R语言的材料：
CDSW中提供的基础镜像中已有R的环境，但是在真实使用过程中往往需要安装更多R的包。我们在创建一个新的Project时如果使用CDSW基础镜像，每次都需要重新安装需要的依赖包，为了避免大家每次都需要重复安装R的包，这时就需要定制我们自己的Docker。这样在创建新的Project时，如果使用定制过的Docker镜像，就不需要再去安装额外的R依赖包。本文档主要讲述如何基于CDSW基础镜像定制我们自己的Docker镜像。
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过建立数学模型，使计算机能够从数据中自动学习并进行预测和决策。H2OAutoML是一个开源的自动机器学习工具库，它旨在简化机器学习的使用和部署过程。本文将介绍H2OAutoML的基本概念和使用方法。
今天看到cell report上面的一篇ML/DL的文章竟然是用的H2O的框架，没有用更常见的tensorflow/pytorch, 去查了一下，发现这也是个新框架（2014年），而且用的人也不少，而且最重要的是，比较简单，不过感觉缺乏一定的灵活性。
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
我们（RStudio Team）今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr（https://spark.rstudio.com），它是一个包，用来实现通过R连接Apache Spark。
【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
在二元预测中，通常会估计样本出现其中一种结局（如阳性）的概率，需要找到一个常数，即阈值（threshold）或门槛值（cutoff value），若概率值大于阈值，则预测为阳性。通过变动这一阈值，可以改变预测的特异性和灵敏度。
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
孤立森林或“iForest”是一个非常漂亮和优雅简单的算法，可以用很少的参数来识别异常。原始的论文对广大的读者来说是容易理解的，并且包含了很少的数学知识。在这篇文章中，我将解释为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法，提供算法的总结，算法的历史，并分享一个代码实现。
该文章介绍了CatBoost和LightGBM两种机器学习算法，以及如何使用R语言进行安装和操作。文章还列举了这两种算法在实践中的应用案例，并提供了相关代码和参数。
自动机器学习，也称为 AutoML，是将机器学习应用于实际问题的端到端过程自动化的过程。典型的机器学习过程包括几个步骤，包括数据的摄取和预处理、特征工程、模型训练和部署。在传统的机器学习中，Pipeline中的每一步都是由人来监控和执行的。自动机器学习工具（automatic machine learning）旨在自动化这些机器学习的一个或多个阶段，使非专家更容易建立机器学习模型，同时消除重复性任务，使经验丰富的机器学习工程师能够更快地建立更好的模型。
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
典型的机器学习工作流程是数据处理、特征处理、模型训练和评估的迭代循环。想象一下，必须对数据处理方法、模型算法和超参数的不同组合进行试验，直到我们获得令人满意的模型性能。这项费时费力的任务通常在超参数优化期间执行。
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本文参考：模型融合的【机器学习】模型融合方法概述 概况有五个部分：Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking（在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型）
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
“管道工作流”这个概念可能有点陌生，其实可以理解为一个容器，然后把我们需要进行的操作都封装在这个管道里面进行操作，比如数据标准化、特征降维、主成分分析、模型预测等等，下面还是以一个实例来讲解。
前不久，AI 科技评论曾盘点了一系列机器学习相关的开源平台，包括谷歌的TensorFlow、微软的CNTK以及百度的PaddlePaddle等等。这些平台各具特点，其中某些已经在业内得到了广泛认可和应
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访，原载于 towardsdatascience，我们对其进行了编译整理，采访内容如下文。
首先要理解过滤法，其实很简单，就是在建立模型前先根据一些标准把一些变量过滤掉，然后再建模。
Sparkling Water allows users to combine the fast, scalable machine learning algorithms of H2O with the capabilities of Spark. With Sparkling Water, users can drive computation from Scala/R/Python and utilize the H2O Flow UI, providing an ideal machine learning platform for application developers.
人工智能是目前最热门的科研领域之一。诸如IBM、谷歌、微软、脸书和亚马逊这类大型公司不仅加大了对旗下发展研究部门的资金投入，同时也开始并购一些在机器学习、神经网络、自然语言与图像处理领域小有所成的初创公司。鉴于目前人工智能研究领域的火爆程度，斯坦福大学的教授们不久前作出了这样一份报告：“人工智能软件的作用越来越强大，而对人类社会、经济有强大影响力的人工智能软件将于2030年前面世”。 国外网站Datamation今日整理了目前热门的15款开源人工智能软件，雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)对全文进行了编译介
PLS是交叉分解的第二个重要算法族，在python等语言中也有相应的包实现。一般如果需要在研究多个自变量与因变量的关系话题中，绕不过去的就是多元回归，包括以线性关系为主的多元线性回归和高次多项式为主的响应面分析，众所周知，在多元线性回归中一般可以用最小二乘法计算每个自变量的系数，这一理论比较成熟，其系数矩阵
在上期 KNN 算法介绍 的最后，我们指出：使用最初用来训练模型的数据进行预测的方式来评估模型性能是不合理的。本期将以上期的内容和数据为基础，介绍交叉验证的方法来评估模型性能、如何选择参数 k 来优化模型等内容。
正如大家所知，Jekyll 是一款高可定制的、非常流行的静态博客生成工具。围绕着 Jekyll 也衍生出了很多优秀的 Jekyll 主题， 由 廖柯宇 开发的 H2O 主题就是其中之一。极简主义、风格扁平化、卡片式布局、Medium 及知乎专栏的视觉风格等等特点，为我们带来了或许是迄今为止最漂亮的 Jekyll 主题。
（1）在ORCA中进行了RIJK或RIJCOSX加速的大体系HF/DFT计算，想传轨道给其他程序进行后续计算，或想产生fch文件方便可视化。
今天给大家介绍密歇根州立大学数学系Guowei Wei教授团队2020年2月14日发表在Nature Machine Intelligence上的文章：A topology-based network tree for the prediction of protein–protein binding affinity changes following mutation. 这篇文章将拓扑表示法与深度学习算法相结合，构建了一个基于拓扑的网络树，用于预测突变后蛋白-蛋白相互作用结合亲和力的变化。
The Data Incubator 中，有着最新的数据科学（data science）课程。其中大部分的课程都是基于企业和政府合作伙伴的需求而设立的。现在他们希望开发一更偏向数据为驱动的方式，以了解应该为数据科学企业的培训（data science corporate training，以及享受其提供的免费助学金的有意愿进入业界数据科学领域的硕博士生们教授什么样的内容。结果如下。 排名 什么是最流行的机器学习包（ML packages）？让我们来看一下基于包下载量（package downloads
对机器学习感兴趣是一回事，实际上开始在现场工作是另一回事，实际中，真正开始从事机器学习工程师工作的整体思维方式和具体技能，又是怎样的呢？
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
异柠檬酸脱氢酶（Isocitrate dehydrogenase, IDH）突变状态已成为神经胶质瘤的重要预后标志。当前，可靠的IDH突变诊断需要侵入性外科手术。该研究的目的是使用T2加权（T2w）MR图像开发高度精确的、基于MRI的、基于体素的深度学习IDH分类网络，并将其性能与基于多模态数据的网络进行比较。研究人员从癌症影像档案馆（The Cancer Imaging Archive，TCIA）和癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）中获得了214位受试者（94位IDH突变，120位IDH野生型）的多参数脑MRI数据和相应的基因组信息。他们开发了两个单独的网络，其中包括一个仅使用T2w图像的网络（T2-net）和一个使用多模态数据（T2w，磁共振成像液体衰减反转恢复序列（FLAIR）和T1 postcontrast）的网络（TS-net），以执行IDH分类任务和同时进行单标签肿瘤分割任务。本文使用3D的Dense-UNets的架构。使用三折交叉验证泛化网络的性能。同时使用Dice系数评估算法分割肿瘤的精度。T2-net在预测IDH突变状态任务上表现出97.14％±0.04的平均交叉验证准确率，灵敏度为0.97±0.03，特异性为0.98±0.01，曲线下面积（AUC）为0.98±0.01。TS-net的平均交叉验证准确性为97.12％±0.09，灵敏度为0.98±0.02，特异性为0.97±0.001，AUC为0.99±0.01。T2-net的肿瘤分割Dice系数的平均得分为0.85±0.009，TS-net的肿瘤分割Dice系数的平均得分为0.89±0.006。
这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分：建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序，如 GPT-4，由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力，代表着人工智能的一场革命。然而，它们也带来了许多重大风险，例如存在有偏见的、私人的或有害的文本，以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT，这是一套开放源代码的代码库，用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法，以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分，我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作，开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型，参数从 70 亿到 400 亿，准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处，而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。
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