Hadoop上的分布式机器学习库：Mahout实战指南

《 Mahout In Action》是一本由 Sean Owen、Robin Anil、Ted Dunning 和 Ellen Friedman 联合编著的专业书籍，它专注于介绍在Apache Hadoop分布式计算框架上进行机器学习的实践方法。这本书将读者带入了 Mahout 的世界，Mahout 是一个强大的开源库，它并非开发全新的机器学习算法，而是提供了一种新颖的分布式处理技术来实现广泛的机器学习任务。 Mahout 的核心优势在于其利用Hadoop的并行处理能力，能够处理大规模的数据集，这对于大数据时代的机器学习至关重要。书中涵盖的算法可能包括但不限于聚类（如K-Means）、推荐系统（如协同过滤）、分类（如朴素贝叶斯或支持向量机）以及特征选择和降维等。作者们通过实际案例和代码示例，展示了如何在Hadoop集群环境中有效地应用这些算法，帮助读者理解和掌握如何在分布式环境下进行高效的学习和预测。 阅读这本书需要具备基本的Hadoop知识，因为书中许多内容是建立在这个基础之上的。对于那些希望扩展到大数据分析和机器学习领域的专业人士，或者对如何将现有机器学习算法应用于海量数据感兴趣的人来说，《Mahout In Action》是一个理想的资源。此外，书中还提供了在线资源链接，访问者可以通过Adobe Acrobat Reader播放音频和视频内容，以便于更深入地理解理论和实践操作。 版权方面，本书受到Manning Publications Co.的保护，未经许可，任何形式的复制、存储、传输都需获得书面授权。关于订购和折扣信息，读者可以访问Manning公司的网站，或者直接联系出版社的特别销售部门获取更多信息。 《Mahout In Action》是一本实用的指南，对于那些寻求在Hadoop环境下提升机器学习能力的开发者和技术人员来说，它不仅提供了理论知识，更是实操的实战宝典，有助于他们在处理大规模数据时提升工作效率。