Apache Mahout实战：推荐、聚类与分类解析

"Mahout in Action" 是一本关于Apache Mahout的实战指南，涵盖了推荐系统、聚类和分类等机器学习主题。这本书详细介绍了如何利用Mahout与Hadoop处理大规模数据。 主要内容包括： 1. **Apache Mahout简介**：讲述了Mahout的历史、主要的机器学习领域（推荐引擎、聚类和分类），以及如何利用Mahout和Hadoop解决大规模问题。书中还指导读者如何设置Mahout，包括Java环境、Maven的安装以及Hadoop的配置。 2. **推荐系统**：定义了推荐系统并演示了如何运行第一个推荐引擎。书中详细解释了如何创建输入、构建推荐器和分析输出，以及如何评估推荐系统的性能。 3. **推荐数据的表示**：讨论了如何表示偏好数据，如Preference对象、PreferenceArray和FastByIDMap/FastIDSet的使用，同时介绍了内存中的DataModels，包括基于文件和数据库的数据模型，如JDBC与MySQL的集成。 4. **生成推荐**：深入探讨了用户基础推荐的原理，包括推荐出错和成功的案例，以及如何通过Pearson相关性、Euclidean距离、Spearman相关性、Tanimoto系数和log-likelihood测试来计算相似度。此外，还介绍了基于项目的推荐算法和Slope-One推荐器。 5. **聚类**：介绍了聚类的基本概念，数据表示方法，以及Mahout中的聚类算法，如K-means。书中还涉及了评估和改进聚类质量，以及如何将聚类应用到生产环境。 6. **分类**：讲解了分类的基本知识，如何训练分类器，评估和调整分类器性能，以及部署分类器的实例。书中以Shop It To Me为例进行了深入的案例研究。 这本书是针对希望掌握Apache Mahout的开发者和数据科学家的理想资源，通过实际操作和详细解释，帮助读者理解并应用机器学习技术在推荐、聚类和分类任务上的实现。