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机器学习入门
- 1
让我们开始吧
- 2
机器学习概念
- 3
评估机器学习模型
- 4
机器学习框架
- 5
测验:机器学习概念
监督学习:使用 H2O 的回归模型
- 1
使用 H2O 进行回归
- 2
探索性数据分析
- 3
设置 H2O 集群
- 4
回归模型与预测
- 5
回归模型解释
- 6
挑战:优化 H2O XGBoost 回归模型
- 7
解决方案:优化 H2O XGBoost 回归模型
- 8
测验:H2O 回归概念
监督学习:使用 H2O 的分类模型
- 1
使用 H2O 进行分类
- 2
探索性数据分析
- 3
设置 H2O 集群
- 4
H2O AutoML 就够了
- 5
分类模型与预测
- 6
使用 H2O 网格搜索进行模型调优
- 7
分类模型解释
- 8
挑战:分类模型特征工程
- 9
解决方案:分类模型特征工程
- 10
测验:H2O 分类概念
无监督学习:使用 H2O 进行聚类
- 1
使用 H2O 进行聚类
- 2
探索性数据分析
- 3
聚类模型与预测
- 4
挑战:聚类分析
- 5
解决方案:分析聚类
- 6
测验:H2O 聚类概念
无监督学习:使用 H2O 进行异常检测
- 1
使用 H2O 进行异常检测
- 2
异常检测模型与预测
- 3
解释 H2O 异常检测森林模型
- 4
挑战:异常解读
- 5
解决方案:异常的解读
- 6
测验:H2O 异常检测模型
结束语
- 1
总结
附录
- 1
H2O 安装
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