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H2O DeepWater R版のテキスト分類にword2vecとcnnを使用するためにrサンプルコードを提供できるかどうかは疑問ですか？私はすでに私のword2vecword embedding語彙ルックアップテーブルと文書のワードベクトル行列を訓練するh2orバージョンのパッケージを使用していたいずれかmexnetRまたはh2o deep water r に非常に非常に少数のドキュメントがあり

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H2O深いI 2つのバランスクラス「0」と「1」のデータでPythonを使用してH 2 O深い学習を使用し、以下のようにパラメータを調整ラン

ごとに異なる結果を学習： prostate_dl = H2ODeepLearningEstimator( activation=,"Tanh" hidden=[50,50,50], distribution="multinomial", score_interval=10, epochs=1000, input_dropout_ratio=

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H2OモデルからC＃を生成する

PythonまたはRで構築されたH2OモデルからJava POJOを生成できることは知っていますが、.NET環境で実行可能なC＃dllなどを構築する方法はありますか？私はこれに言及しているが、具体的なものは見ていない。

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生成されたH2Oオートエンコーダ/アノマリ検出モデルをJava APIの推論に使用する方法は？

Javaクラスの推論/予測にH2Oオートエンコーダー（異常検出）を使用したいと思います。 RでH2O DeepLearningBookletから自動エンコーダーの例 "ECG Hearbeats"を作成して保存しました。生成されたJavaクラスとそれに関連するh2o-genmodel.jarをJavaプロジェクトに正常にインポートできます。残念ながら、私はそこでの使用方法の例やドキュメントを見つ

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モデルの読み込みエラーが

私は、最新のバージョンに私のH2Oを更新してから入力して、事前に訓練されたモデルをロードしようとした： randomforest = h2o.loadModel('randomforest') をしかし、それは示しています Error in .h2o.doSafeREST(h2oRestApiVersion = h2oRestApiVersion, urlSuffix = page, : E

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異なる入力を使用するモデルのH2O積み上げアンサンブル

h2o flowを使用すると、同じ入力を受け取りませんが、同じレスポンスラベルを予測する個々のモデルに基づいて積み重ねられたアンサンブルモデルを作成する方法があります。例：私は（。料金IE）コーディングが間違っ医療請求のために予測しようとしていると、フォームの積層アンサンブルのためのモデルを訓練したいと思います： model1(diagnosis1, diagnosis2, ..., diagn

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H2OとRパッケージのバージョンが一致しません。

私はH2O（基本バージョン）を使用していますが、うまく機能します。 GPUサポートのためにDeep Waterを試してみたい。だから、私は慎重に指示に従った。 https://www.h2o.ai/deep-water/#try Deep Waterをインストールする。しかし、実行に失敗し、このエラーが表示されました： Error in h2o.init(nthreads = -1, port =

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H2Oベースのランダムフォレストモデルは、POJOに変換されたとき常に1を予測します

ランダムフォレストアルゴリズムを使用して不均衡データセットの予測を行う機械学習が初めてです。私はRでモデルを構築し、応答変数はバイナリカテゴリ1（0,1）です。 Rで構築されたランダムフォレストモデルは適切な分類を生成しますが、アプリケーションを構築するためにこのモデルをh2o pojoに変換すると、モデルは応答として「1」を返します。

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ドライバーレスh2oでGLMモデルを明示的に作成するAI

h2oドライバーレスAIでいくつかの実験を行った。 GLMを使用して訓練するよう実験に明示的に頼むことができるかどうかを知りたいと思っていました。またはそれは常にモデルと同じようになりますか？