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

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原文出处：拓端数据部落公众号

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。