Mahout实战指南：推荐与聚类完整详解

"《Mahout in Action》是一本由Manning Publications出版的专业机器学习教材，针对Apache Mahout库提供深入浅出的入门指南。该书是英文原版，并且提供了完整版本，适合希望系统学习Mahout的读者。Mahout是一款强大的推荐系统和聚类工具，特别适用于大数据处理中的协同过滤和模式识别。 本书共分为两个主要部分： Part 1: Recommendations (推荐系统) 这部分着重介绍如何利用Mahout构建推荐引擎。首先，读者会学习到推荐系统的概念，包括如何通过用户行为数据来预测用户的喜好（第2章）。章节内容涵盖数据表示（第3章），推荐算法的设计与实现（第4章），以及如何将推荐系统部署到实际生产环境（第5章）。此外，还探讨了分布式计算在大规模推荐中的应用（第6章），以适应现代云计算环境的需求。 Part 2: Clustering (聚类) 在第二部分，作者引导读者进入聚类的世界，讲解了聚类的基本原理（第7章）。接着，详细介绍了数据的表示方法在聚类中的作用（第8章），并深入剖析了Mahout中的多种聚类算法（如K-Means、DBSCAN等，第9章）。第10章讨论了如何评估聚类的质量，以便选择最佳模型。最后，通过实例展示如何将聚类技术应用于实际场景（第11章）和现实生活中的案例研究（第12章）。 在学习过程中，作者强调了理论与实践的结合，鼓励读者参与Manning Early Access Program并在论坛上发表评论或提出修正（网址：http://www.manning-sandbox.com/forum.jspa?forumID=623）。如果你是Duan Jienan，你获得了这本书的授权，并可以访问特定的在线论坛进行交流和获取支持。 《Mahout in Action》不仅提供了理论知识，还为读者提供了一个实际操作Mahout工具的平台，无论是对推荐系统还是聚类感兴趣的IT专业人士，都将从中获益匪浅。"