H2OのRパッケージ{h2o}でお手軽にDeep Learningを実践してみる(2)：学習データとパラメータを変えて試す - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

うっかりこのシリーズでJapan.Rで喋ることに決めてしまったせいで関係各方面からのプレッシャーを感じつつある今日この頃ですが。 ともあれ一度乗ってしまった舟なので、このままだらだら{h2o}でDeep Learningというお題でちょっとシリーズ的にやってみようと思います。前回は適当に決定境界を描くところまではやってみたので、今度はパラメータをいじりながら決定境界を描き分けるということをやってみます。なお、他の分類器との比較という点では以前の記事をご覧いただくのがよろしいかと。 そうそう、前回もちょっと書きましたが今回のシリーズではスモールデータしか扱いませんので、必然的にDeep Learningならではの利点が生きない局面も多いです。この点はそもそも大して手間をかけてない記事なのでどうか悪しからず、ということで。。。ちなみに最近話題のCaffeなんかも興味はありますし、さらに画像分類

[wackyhope]

h2oパッケージの主要なパラメータについての解説。参考に。