h2o

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    在R关机后，h2o java服务器仍然保留在内存中

    我退出了R，发现h2o.jar仍然在后台。通过检查本地主机上的H2OFLOW进行确认：54321，我从上次会话中找到数据帧。这是预期的吗？如何完全关闭java服务器？
    java h2o 2017-08-01

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    水深度学习：我需要重新调整输入数值变量

    我试图多次与水深度学习模型预测的出租车出： deep<-h2o.deeplearning( training_frame = train, validation_frame = valid, x=predictors, y=target, #distribution = "gaussian", #loss = "Automati
    r h2o 2017-08-01

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    h2o.deeplearning预测误差中的R

    DNN用的是h2o.deeplearning功能来执行。 最后，我使用的h2o.predict函数来执行测试数据预测。 但是当我尝试在可视化的方式来显示实际值与预测值，我得到了一个错误。这里是我的代码： library("h2o") h2o.init(nthreads = -1, max_mem_size = "5G") credit<-read.csv("http://freakonome
    r neural-network deep-learning h2o 2017-08-02

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    H2o.ensemble：family < - “gaussian”，family = gamma的错误需要肯定的响应

    h2o.ensemble错误（x = x，y = y，training_frame = train，family = family，：family = gamma要求正输入反应 回溯： h2o.ensemble（X = X，Y = Y，training_frame =火车，家族=家庭， 学习者=学习者，metalearner = metalearner，cvControl =列表（V = 5。 。
    r gaussian h2o ensemble-learning 2017-08-02

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    未知算式类型：word2vec

    我们在3.13.0.3975版本的Python H2O API上创建了一个word2vec模型。 当我们在之前创建的word2vec模型上发布了h2o.get_model时，Python API 给出了一个错误。 File "C:\Python27\lib\site-packages\h2o\h2o.py", line 714, in get_model raise ValueError("Unk
    python h2o 2017-08-02

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    Python的H2O svmlight数据

    我与形式的值的svmlight格式的文件： 92.91 18256731:1 71729421:1 72329637:1 83328561:1 118265976:1 134892759:1 198163358:1 352348616:1 526943048:1 5.30 102156934:1 134892759:1 198163358:1 254112843:1 262373758:1 512
    python h2o svmlight 2017-08-02

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    deepwater on powerpc

    我已经安装了h2o_3.13.0.tar.gzR 3.4.1在ppc64le框与4特斯拉P100s运行Ubuntu 16.04.2 LTS。它有Cuda v8.0.61（我不知道如何检查cuDNN）。 当我运行在深水小册子的例子，在这一步 model <- h2o.deepwater(x=features, y=target, ... nfolds=5, gpu=TRUE, seed=1234)
    r h2o 2017-08-03

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    H2O深水与泊坞窗集装箱模板 - >流量UI不能入店

    我在我的Mac开始深水码头工人容器（CPU模式），如文档（https://github.com/h2oai/deepwater/blob/master/README.md）描述： 搬运工运行-IT --rm -p 54321：54321 -p 8080：8080 -v $ PWD：/主机opsh2oai/H2O深水-CPU 它正确地启动并没有错误，但我不能在http://172.17.0.2:54
    docker deep-learning h2o 2017-08-03

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    在H2O随机森林和xgboost中使用权重列

    我试图在二元分类问题（误报成本很高）中最大化精度。数据集也是非常不平衡的。为了防止误报，第二次使用权重列两次运行DRF或XGBOOST模型是否有意义？ 除了这种潜在的方法，在这些H2O算法中还有其他方法可以最大化精度（而不是对数损失）吗？我也将使用一个合奏（这似乎增加了精度）。交叉验证似乎没有帮助。
    random-forest h2o xgboost 2017-08-03

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    深水与Tensorflow致命错误的java

    我有一个错误执行以下代码R： hsc = h2o.init(ip="127.0.0.1",port=54321,nthreads=-1,max_mem_size="8G") model_tf <- h2o.deepwater( x = col_start:col_end, y = col_class, backend = "tensorflow", tra
    r tensorflow gpu h2o 2017-08-03
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