機械学習アルゴリズムの視点からのh2o.aiとSparkMLlibの相違

Question

現在、私はh2o.aiとSparkMLlibを使って機械学習ライブラリに関するアンケートを行っています。私はより多くのMLアルゴリズムがSparkMLlibと比較してh2o.aiライブラリによってサポートされていることを確認しました。スパークデータフレームのトレーニングとテストセットへの分割は難しいようです（スパークデータフレームをR/h2oデータフレームに変換する必要がありますまた、時間/リソースの消費）。

ライブラリをSparkMLib以上に使用した場合の他のメリットとデメリットは？私はh2o.aiとSparkMLlibをRベースの実装（SparkR）に集中しています。したがって、h2o (as.h2o)とSparkMLlib (as.DataFrame)のデータフレームは異なります。

Answer 1

一部、私は理解アウトの答えを以下のリンクを使用して：http://datasocial.onsocialengine.com/post/4171645/spark-mllib-or-h2o

詳細な比較分析がここで提供される：ベンチマーキングの結果のhttps://github.com/szilard/benchm-ml

スライド：ベンチマーキングのhttps://speakerdeck.com/szilard/benchmarking-machine-learning-tools-for-scalability-speed-and-accuracy-la-ml-meetup-at-eharmony-june-2015

ビデオ結果：https://vimeopro.com/eharmony/talks/video/132838730

機械学習ライブラリの分析に関する技術レポート：https://github.com/chauhansaurabhb/Analysis-of-H2O-vs-SparkMLlib/blob/master/MLLibrary.pdf