我们能看看DriverlessAI使用的算法列表吗？

Question

我是H2O DAI的一名新手，我认为它很棒。我已经用小样本CSV数据运行了几个实验，我看到大多数时间都使用了GLM和GBM。

我们可以查看H2O DAI提供的所有算法的完整列表吗？

我看到了H2O开源here提供的算法，但是H2O DAI也是一样的吗？

还有一个问题:有没有办法让我选择手动使用哪种算法？

Answer 1

请注意，H2O-3是一个单独的开源产品，与H2O.ai的DAI产品不同。

找到所有问题答案的最好方法是查看无人驾驶AI文档：http://docs.h2o.ai/driverless-ai/latest-stable/docs/userguide/index.html

为了您的方便，我将发布您的问题的答案，但对于以后遇到这个问题的任何人，我强烈建议您只查看文档，因为我现在所述的内容可能很快就会过时。

我们是否可以查看H2O DAI ?提供的所有算法的完整列表(在FAQ中回答)

无人驾驶人工智能中使用了哪些算法？

功能是用Kaggle- we统计方法的专有堆栈设计的，包括一些最复杂的目标编码和基于分组、聚合和连接的似然估计，但我们也使用线性模型、神经网络、聚类和降维模型以及许多传统方法，如one-hot编码等。

除了精心设计的功能外，还安装了复杂的模型，包括但不限于: XGBoost (原始XGBoost和“lossguide”(LightGBM)模式)、GLM、TensorFlow (包括基于美国有线电视新闻网深度学习模型的TensorFlow自然语言处理配方)和RuleFit。稍后将继续添加更多内容。

一般而言，GBM是最好的单次算法。自2006年以来，boosting方法已被证明是图像和声音模式识别()之外的噪声预测建模任务的最准确方法。XGBoost和Kaggle的出现巩固了这一地位。

是否有任何方法可以选择手动使用哪种算法? (在Expert Settings Section中找到答案)：

在某种程度上是的，您可以通过使用上面链接中描述的专家设置来选择您想要的算法。