开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

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。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tia）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dws）
腾讯云数据集成服务（https://cloud.tencent.com/product/dts）
腾讯云数据传输服务（https://cloud.tencent.com/product/cts）

相关搜索:如何在FogBugz中添加"项目描述"？如何向结构中添加子菜单，如描述中所示- Vue，Quasar 获取H2O堆叠模型中的特定模型在hyperdrive成功运行后注册模型时添加模型描述如何在齿轮上添加描述？angular 2如何在模型中添加模型如何向通过ModelAdmin管理的模型添加描述？如何在行()中添加其他字符，如箭头？如何在dropzone中添加数据，如uploadify？如何在snakemake文件中添加sbatch选项，如--wait 如何在R中使用mlr保存h2o模型？如何在谷歌我的webSite描述中添加标题如何在shopify中添加不同的产品描述如何在Swagger for Nestjs中添加模式(dto)的描述？如何在djongo模型中添加ListField？在MatplotLib中添加描述框如何在R中的fastshap中使用加载的h2o模型？模型中描述的属性的详细名称需要在shopify集合对象(Catalog)中以编程方式添加自定义字段如描述如何在tensorflow lite模型文件(v1.x)中嵌入模型版本或描述

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

自动化建模 | H2O开源工具介绍

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：

04

如何基于CDSW基础镜像定制Docker

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。

06

碎片︱R语言与深度学习

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：

05

h2oGPT——具备文档和图像问答功能且100%私密且可商用的大模型

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。

04

R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包

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）。

02

使用Kafka在生产环境中构建和部署可扩展的机器学习

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，

07

H2O-ac theme for Jekyll

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。

03

H2O简单深度/机器学习框架介绍(一)

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。

01

15款开源人工智能软件挨个数，哪一款是你的菜？

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

05

盘点丨开发者必备：基于 Linux 生态的十大 AI 开源框架

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

08

autoML 前瞻与实践 ---- H2O Sparkling Water简介

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.

01

Google Earth Engine——全球土壤6个标准深度（0、10、30、60、100和200厘米）的土壤pH值（H2O），分辨率为250米

Soil pH in H2O at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution

01

Quant值得拥有的AutoML框架

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。

05

AutoML：机器学习的下一波浪潮

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）

00

H2OAutoML入门

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。

02

自动化的机器学习：5个常用AutoML 框架介绍

AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。

02

OpenLandMap Soil pH 土壤PH数据集分辨率250m

该数据集为在6个土壤标准深度下（0、10、30、60、100和200cm）预测的土壤pH 值。数据空间分辨率为250米。前言 – 人工智能教程

01

全自动化机器学习建模！效果吊打初级炼丹师！ ⛵

自动化机器学习，也称为自动化 ML 或 AutoML，是自动化完成开发耗时且需要反复迭代的机器学习建模过程。它让数据科学家、分析师和开发人员轻松构建具有高规模、高效率和生产力的机器学习模型，同时保持模型质量。

03

什么是sparklyr

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。

09

孤立森林:大数据背景下的最佳异常检测算法之一

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。

01

有助于你掌握机器学习的十三个框架

作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl

04

Kafka +深度学习+ MQTT搭建可扩展的物联网平台【附源码】

物联网+大数据+机器学习将会是以后的趋势，这里介绍一篇这方面的文章包含源码。混合机器学习基础架构构建了一个场景，利用Apache Kafka作为可扩展的中枢神经系统。公共云用于极大规模地训练分析模型（例如，通过Google ML Engine在Google Cloud Platform（GCP）上使用TensorFlow和TPU，预测（即模型推断）在本地Kafka基础设施的执行（例如，利用Kafka Streams或KSQL进行流分析）。本文重点介绍内部部署。创建了一个带有KSQL UDF的Github项目，用于传感器分析。它利用KSQL的新API功能，使用Java轻松构建UDF / UDAF函数，对传入事件进行连续流处理。使用案例：Connected Cars - 使用深度学习的实时流分析从连接设备（本例中的汽车传感器）连续处理数百万个事件：

05

《量子化学软件基础》习题（5）——BDF和ORCA中的CASSCF计算

题目：对配合物[Fe(H2O)6]2+在CASSCF(6,5)/def2-SVP水平计算能量最低的单态、三态、五重态能量。要求使用态平均的(state averaged) CASSCF，活性空间需要包含Fe的3d电子和3d轨道。 [Fe(H2O)6]2+结构选自文献J. Chem. Theory Comput.,16, 2224. (2020)，见附录。

01

15 个顶级的人工智能开源工具

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe 是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个 NVIDIA K40 GPU 处理 6000 万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由 NVIDIA 和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

02

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？

01

Spark与深度学习框架——H2O、deeplearning4j、SparkNet

深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal approximation）的一种机器。换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。

03

机器学习框架简述

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。

02

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

09

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。

01

漫画：并发系列之 H2O的生成

水分子的产生：现在有两种线程，氢 oxygen 和氧 hydrogen，你的目标是组织这两种线程来产生水分子。

02

一文总结数据科学家常用的Python库（下）

【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。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。一文总结数据科学家常用的Python库（上）

01

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)～

01

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。

03

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

09

【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

07

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

01

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。

02

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。

03

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。

00

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

06

利用MOKIT从ORCA向其他量化程序传轨道

（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。

02

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。

02

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。

00

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；

04

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。

00

【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

05

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.

03

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。

04

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

08

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭