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【 原 创 】 定 制 代 写 开 发 r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 辅导答疑 代写/代做 Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT 等/爬虫数据采集 服务（附代码数据）, 咨询 QQ：3025393450 欢迎登陆官网：y0.cn/datablog R 和 Python 机器学习 : 广义线性 回归 glm ，样条 glm ，梯度增强， 随机森林和深度学习模型分析数 据分析报告 原文链接：tecdat.cn/?p=7923 使用 R 和 Python 进行分析的主要好处之一是，它们充满活力的开源生态系统 中总是有新的和免费提供的服务。如今，越来越多的数据科学家能够同时在 R，Python 和其他平台上使用数据，这是因为供应商向 R 和 Python 引入了具 有 API 的高性能产品，也许还有 Java，Scala 和 Spark。 H2O 品牌被称为“商业 AI”，“使任何人都可以轻松地应用数学和预测分析来解决 当今最具挑战性的业务问题。” H2O 的与众不同之处在于其全面的，开源，跨 平台，机器学习基础架构从头开始，以实现可扩展性和速度。 在本练习中，我部署了 R 的数据管理功能来构建模型数据集，然后“导入”到 H2o 结构中以运行模型。我可以轻松使用 H2O 功能。
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