Mahout in Action (2011)实战指南：Sean Owen 著

《Mahout in Action (2011)》是由Sean Owen撰写的一本关于Apache Mahout的实用指南。Mahout是Apache软件基金会下的一个开源机器学习库，专注于大规模数据处理和分布式计算环境中的推荐系统、聚类和数据挖掘任务。这本书不仅介绍了Mahout的核心概念和技术，还展示了如何在实际场景中有效地应用这些工具。 作者Sean Owen以其丰富的经验，结合其他合著者如Robin Anil、Ted Dunning和Ellen Friedman的专业知识，共同创作了这部作品。书中深入探讨了Mahout的关键组件，如协同过滤算法（Collaborative Filtering）、随机梯度下降（Randomized Gradient Descent）以及基于内容的推荐（Content-Based Recommendation），并且提供了大量的示例和实战案例，使读者能够理解和掌握如何在大数据环境下构建和优化推荐系统。 该书的特色之一是它与Adobe Acrobat Reader的集成，允许用户播放音频和视频链接，这为学习者提供了更丰富的多媒体学习体验。此外，Manning Publications Co.提供了针对团体购买的折扣，并鼓励读者通过邮件orders@manning.com或联系Special Sales Department获取更多信息和订购渠道。 版权方面，所有内容受2012年Manning Publications Co.版权保护，未经出版商事先书面许可，任何形式的复制、存储或传输都是非法的。书中提到的一些产品名称和商标被标注为制造商和卖家的标识，表明它们已注册并受法律保护。 《Mahout in Action (2011)》是一本适合数据科学家、机器学习工程师以及对大数据处理和推荐系统感兴趣的读者的权威参考书籍，它不仅提供了理论知识，还提供了实践操作的指导，帮助读者在实际工作中提升技能。