Mahout实战指南：探索大数据机器学习

《Mahout in Action》是一本由Manning Publications Co. 出版的专业书籍，针对Apache Mahout和Hadoop技术进行深入探讨。本书旨在帮助读者理解并实践基于Apache Hadoop的机器学习算法，特别是用于大规模数据处理的分布式计算框架。Mahout是Hadoop生态系统中的一个强大工具，专为构建和应用复杂的数据挖掘模型而设计。 作者阵容包括Sean Owen、Robin Anil、Ted Dunning和Ellen Friedman，他们都是在大数据和机器学习领域的知名专家，他们的贡献确保了本书内容的专业性和实用性。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的实战案例和代码示例，以便读者能够将所学应用于实际项目中。 阅读这本书，读者将学到如何使用Mahout进行推荐系统、聚类分析、分类、回归以及更高级的主题，如协同过滤和深度学习在Hadoop环境中的应用。由于部分内容依赖于Adobe Acrobat Reader来播放音频和视频链接，因此需要具备相应的软件支持。 《Mahout in Action》不仅适合数据科学家、数据工程师和Hadoop开发人员，也对希望扩展其机器学习技能并对分布式计算有深入了解的任何人来说是一本宝贵的资源。此外，对于企业或组织希望通过批量处理海量数据进行复杂分析的团队，此书提供了宝贵的指导。 购买和获取更多信息可通过Manning Publications的官方网站（<http://www.manning.com>）进行，同时，对于批量订购的优惠，可以联系Special Sales Department。版权方面，所有内容受Manning Publications Co. 保护，未经书面许可禁止任何形式的复制、存储或传输。 《Mahout in Action》是一本不可或缺的参考书，它将带你进入Apache Mahout的世界，让你在大数据处理和机器学习的浪潮中立足。