H2O 是一个用于分布式、可扩展机器学习的内存平台。

H2O 使用熟悉的界面，如 R、Python、Scala、Java、JSON 和 Flow notebook/web 界面，并与 Hadoop 和 Spark 等大数据技术无缝协作。

H2O 提供了许多流行算法的实现，例如广义线性模型 (GLM)、梯度提升机（包括 XGBoost）、随机森林、深度神经网络、堆叠集成、朴素贝叶斯、广义加性模型 (GAM)、Cox 比例风险、K- Means、PCA、Word2Vec，以及全自动机器学习算法（H2O AutoML）。

H2O 是可扩展的，因此开发人员可以添加他们选择的数据转换和自定义算法，并通过所有这些客户端访问它们。