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楼主: Nicolle
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Nicolle 学生认证  发表于 2016-6-30 09:54:50 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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本帖被以下文库推荐

托茨卡纳 发表于 2016-8-12 11:25:35 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
h2o是机器学习的未来

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20115326 学生认证  发表于 2016-11-6 17:02:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
期待中。。。

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soccy 发表于 2016-11-6 18:37:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
好像还没出。

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ypchen327 发表于 2016-12-20 08:50:01 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
书出了吗?

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cmwei333 发表于 2016-12-20 09:52:33 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
ypchen327 发表于 2016-12-20 08:50
书出了吗?
书在这里:
https://bbs.pinggu.org/thread-4991487-1-1.html
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igs816 在职认证  发表于 2017-2-18 21:48:28 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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Lisrelchen 发表于 2017-4-22 09:30:44 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
  1. Example 9-1. k-means example, in R
  2. library(h2o)
  3. h2o.init(nthreads = -1)

  4. tfidf <- h2o.importFile("./datasets/movie.tfidf.csv")

  5. m <- h2o.kmeans(tfidf, x = 2:564, k = 5,
  6.   standardize = FALSE, init = "PlusPlus")

  7. p <- h2o.predict(m, tfidf)

  8. tapply(as.vector(tfidf[,1]), as.vector(p$predict), print)
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Lisrelchen 发表于 2017-4-22 09:32:22 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
  1. Example 9-2. k-means example, in Python
  2. import h2o
  3. h2o.init()

  4. tfidf = h2o.import_file("./datasets/movie.tfidf.csv")

  5. from h2o.estimators.K-means import H2OKMeansEstimator
  6. m = H2OKMeansEstimator(k=5, standardize=False, init="PlusPlus")
  7. m.train(x=range(1,564), training_frame=tfidf)

  8. #Get the group that each movie is in
  9. p = m.predict(tfidf)

  10. #Join that to our movie names, then download it
  11. d = tfidf[0].cbind(p).as_data_frame()
  12. d.columns = ["movie","group"]

  13. #Iterate through and print each group
  14. for ix, g in d.groupby("group"):
  15.     print "---",ix,"---"
  16.     print ', '.join(g["movie"])
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Lisrelchen 发表于 2017-4-22 09:33:22 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
  1. Example 9-3. Minimal auto-encoder example, in R
  2. m <- h2o.deeplearning(
  3.   2:564, training_frame = tfidf,
  4.   hidden = c(2), auto-encoder = T, activation = "Tanh"
  5.   )
  6. f <- h2o.deepfeatures(m, tfidf, layer = 1)
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