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如何在H2O中添加模型描述？

在H2O中添加模型描述可以通过以下步骤完成：

首先，确保已经安装并正确配置了H2O的环境。H2O是一个开源的机器学习平台，可以在云计算环境中进行大规模数据处理和建模。
在H2O中，模型描述是通过使用H2O的机器学习算法来构建和训练模型。你可以选择使用H2O提供的各种机器学习算法，如深度学习、随机森林、梯度提升等。
在开始构建模型之前，你需要准备好训练数据集。这些数据集可以是结构化的数据，也可以是非结构化的数据，如图像、文本等。
使用H2O的API或者H2O Flow界面，你可以加载数据集并选择适当的机器学习算法来构建模型。在构建模型的过程中，你可以设置各种参数，如学习率、迭代次数、正则化等。
在模型构建完成后，你可以使用H2O提供的评估指标来评估模型的性能。这些指标可以帮助你判断模型的准确性和泛化能力。
最后，你可以将模型保存到本地或者导出到其他平台进行部署和使用。H2O还提供了一些部署工具和API，可以帮助你将模型集成到生产环境中。

总结起来，通过在H2O中添加模型描述，你可以利用H2O的机器学习算法来构建和训练模型，并使用H2O提供的评估指标来评估模型的性能。这样可以帮助你在云计算环境中进行大规模数据处理和建模，并为实际应用场景提供准确的预测和决策支持。

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腾讯云数据传输服务（https://cloud.tencent.com/product/cts）

相关搜索:angular 2如何在模型中添加模型在hyperdrive成功运行后注册模型时添加模型描述在MatplotLib中添加描述框如何向结构中添加子菜单，如描述中所示- Vue，Quasar 如何向通过ModelAdmin管理的模型添加描述？如何在djongo模型中添加ListField？如何在dropzone中添加数据，如uploadify？如何在FogBugz中添加"项目描述"？如何在R中使用mlr保存h2o模型？如何在R中的fastshap中使用加载的h2o模型？

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Kafka +深度学习+ MQTT搭建可扩展的物联网平台【附源码】

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15 个顶级的人工智能开源工具

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一文总结数据科学家常用的Python库（下）

我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？

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总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。

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2015 Bossie评选：最佳开源大数据工具

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

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生化小课 | 滴定曲线揭示弱酸的 pKa（含水、弱酸和弱碱的电离小结）

滴定法可用来测定给定溶液中酸的含量。用已知浓度的强碱溶液滴定一定体积的酸，通常是氢氧化钠 (NaOH)。氢氧化钠以小幅度的增量加入，直到酸被消耗(中和)，如指示染料或pH计确定。原溶液中酸的浓度可以通过加入NaOH的体积和浓度来计算。滴定中酸和碱的量通常以当量表示，其中一当量是在酸碱反应中与一摩尔氢离子反应或提供一摩尔氢离子的物质的量。回想一下，对于单质子酸，如HCl, 1 mol = 1当量;对于二质子酸，如H2SO4, 1 mol = 2当量。

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漫画：并发系列之 H2O的生成

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XAI/MLI 可解释机器学习系列1- 开源&paper汇总

18年被H2O Driverless AI 提供的可解释机器学习引擎（下图）种草后，就对这个领域产生了兴趣。不过用的越多，XAI暴露的问题就越多，比如特征的微调可能会导致整个特征解释发生翻天覆地的变化，再比如表现很好的模型会给出完全不能理解的特征解释。不过在接触因果推理后希望可以换个视角来看XAI，于是重新捡起这个系列(挖坑慎入，这是一个18年就开始挖，到现在都没有填完的坑)～

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2022-08-30：给你一个字符串化学式 formula ，返回每种原子的数量。原子总是以一个大写字母开始，接着跟随 0 个或任意个小写字母，表示原子的

2022-08-30：给你一个字符串化学式 formula ，返回每种原子的数量。

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2015 Bossie评选：最佳的10款开源大数据工具

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

【机器学习】机器学习的11个开源项目

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

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【陆勤践行】机器学习开源项目

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

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AURA MLS 二级产品可视化

本报告将为您介绍AUR MLS水汽产品的基本概念和应用领域，并展示相关数据经过可视化处理后的结果

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用于构建模型、语音图像处理的Python库

就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn是Python构建模型中的佼佼者，建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。

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AI开发人员可以使用18个机器学习平台

随着近几年AI的火热，机器学习平台（Machine learning platforms）也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作，如果使用正确的工具(如Filestack)，可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具（顺序随机），现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。

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Python作为机器学习语言的老大，跟在它后面的语言都是谁？

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。

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塔荐 | 机器学习必知的15大框架

前言不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其

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利用MOKIT从ORCA向其他量化程序传轨道

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利用MOKIT从PySCF向其他量化程序传轨道

MOKIT是免费、开源的轨道转换和接口程序，提供各种小程序和模块，能够在常见量子化学软件间传递分子轨道。其中的automr程序可以进行多参考态方法的自动化、黑箱式计算，详细介绍见《自动做多参考态计算的程序MOKIT》。近期笔者和另一开发者wsr在MOKIT程序中加入了fchk(),py2molpro,py2molcas,py2qchem等模块，可用于从PySCF程序向其他量子化学程序传递分子轨道。尤其是通过fchk()产生.fch文件，可方便地用于轨道可视化、波函数分析。

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K2MnO4+MnO2+O2↑。化学方程式百如:2H2+O2=2H2O，2H2O= 2H2+O2。

(1)写：根据实验事实写出反应物和生成物的化学式。反应物在左，生成物在右，中间用横线连接，如: H2+O2——H2O，H2O——H2+O2。

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K2MnO4+MnO2+O2↑。化学方程式百如:2H2+O2=2H2O，2H2O= 2H2+O2。

化学方程式的书写原则遵循两个原则：一是必须以客观事实为基础，绝不能凭空设想、主观臆造事实上不存在的物质和化学反应；

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18个面向开发人员的机器学习平台

机器学习平台不是未来的潮流。它现在正在发生。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。

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【盘点】15个开源的顶级人工智能工具

1. Caffe、2. CNTK、3. Deeplearning4、j4. 分布式机器学习工具包、5. H2O、6. Mahout、7. MLlib、8. NuPIC、9. OpenNN、10. OpenCyc、11. Oryx 2、12. PredictionIO、13. SystemM、L14. TensorFlow、15. Torch 全文较长，建议阅读时间7分钟。往期回顾：【盘点】数据挖掘师，这十大思维原理你具备吗？人工智能是技术研究领域最炙手可热的领域之一。IBM、谷歌、微软、Facebo

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LeetCode 1117 - Building H2O

There are two kinds of threads, oxygen and hydrogen. Your goal is to group these threads to form water molecules. There is a barrier where each thread has to wait until a complete molecule can be formed. Hydrogen and oxygen threads will be given releaseHydrogen and releaseOxygen methods respectively, which will allow them to pass the barrier. These threads should pass the barrier in groups of three, and they must be able to immediately bond with each other to form a water molecule. You must guarantee that all the threads from one molecule bond before any other threads from the next molecule do.

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自动机器学习工具全景图：精选22种框架，解放炼丹师

收集原始数据、合并数据源、清洗数据、特征工程、模型构建、超参数调优、模型验证和设备部署。

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机器学习必知的15大框架

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是：机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响。下面是机器学习的框架介绍： Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。它还支持各种当前流行的深度学习模型，有

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