h2o-3

项目介绍：H2O-3

H2O-3 是一个分布式、可扩展的内存内机器学习平台，可以被认为是 H2O 项目的第三个版本。它通过支持多种编程接口，如 R、Python、Scala、Java 和 JSON，以及 Flow notebook/web 界面，使用户轻松构建机器学习模型。同时，H2O-3 与大数据技术如 Hadoop 和 Spark 无缝集成，便于在大数据环境中进行机器学习。

核心功能

H2O-3 提供了多种流行的机器学习算法的实现，包括广义线性模型（GLM）、梯度提升机（如 XGBoost）、随机森林、深度神经网络、堆叠模型、朴素贝叶斯、广义加性模型（GAM）、Cox 比例风险模型、K-Means、PCA、Word2Vec，以及一个全自动的机器学习算法 H2O AutoML。这些工具使得用户能够解决各种复杂的机器学习问题。

扩展性和模型导出

H2O-3 的扩展性使得开发者可以自由添加自定义数据转换和算法。同时，H2O 模型可以下载并加载到 H2O 内存中进行评分，或导出为 POJO 或 MOJO 格式以便在生产环境中快速评分。

使用指南

• 安装：用户可以通过 Python 的 PyPI 或 Anaconda，以及 R 的 CRAN 来安装 H2O-3。这些方法是大多数用户使用的便捷方式。
• 社区资源：用户可以通过 GitHub、Stack Overflow、Gitter 聊天组获取支持和交流经验。其中 GitHub 是官方的 bug 报告和功能请求渠道。

技术构建

H2O-3 的构建需要 Java JDK、Node.js、Gradle、Python 和 R 的支持。用户可以根据不同操作系统如 Windows、OS X、Ubuntu 或 CentOS 7 等来配置构建环境。在构建过程中，可以选择跳过测试以加快编译速度。

Sparkling Water

Sparkling Water 项目结合了 Apache Spark 和 H2O 的力量，使得 H2O 的高级机器学习算法可以在 Spark 工作流中使用。通过结合 Spark 的 RDD API 和 Spark MLLib，用户可以在 H2O 的机器学习算法和 Spark 的生态系统之间灵活切换。

文档与社区支持

H2O 的用户指南提供了丰富的文档支持，用户可以通过生成功能接口文档来了解 API 的使用。此外，最新的文档和更新可以在 H2O 官方网站和相关页面找到。

贡献与支持

H2O-3 是一个由许多开发者和贡献者在开源社区内外共同构建的项目。用户可以通过回答 Stack Overflow 上的问题或报告软件 bug 来做出自己的贡献，并且项目欢迎大家的创新和协作。

顾问与投资者

H2O 还拥有一支顾问团队，由多位学术和工业专家组成，包括 Stephen Boyd、Rob Tibshirani 和 Trevor Hastie 等。同时，也获得了一系列投资者的支持，他们提供了项目发展的资金保障。

通过以上的介绍，H2O-3 展示出其作为一个强大且灵活的机器学习平台的魅力，适合在大数据环境下使用的用户使用和开发。