Mahout实战教程：数据挖掘与机器学习

"实战Mahout"是一本由Manning Publications Co.出版的专业书籍，其内容涵盖了Mahout这一强大的开源机器学习库的实战应用。Mahout是Apache软件基金会下的一个项目，专注于构建大规模数据处理和分布式机器学习算法。本书作者包括Sean Owen、Robin Anil、Ted Dunning和Ellen Friedman，他们在数据挖掘和人工智能领域有着深厚的专业背景。 书中不仅理论与实践并重，通过具体的例子，读者将学会如何在大型数据集上进行推荐系统、协同过滤、聚类分析等复杂任务的实现。"Mahout in Action"的标题表明，这本书旨在提供一个动手操作的指南，让读者在实际环境中掌握Mahout的核心技术。 该书可能包含使用Java编程语言编写的代码示例，以及对Mahout的底层原理和算法（如Lanczos算法、SVD分解用于推荐系统）的深入剖析。此外，由于提到"Requires Adobe Acrobat Reader to play audio and video links"，书中可能包含视频教程或音频讲解，辅助理解复杂概念。 在版权方面，这本书受到严格保护，未经Manning Publications Co.的书面许可，不得以任何形式复制、存储或传输。购买者可以访问Manning公司的官方网站（www.manning.com）获取更多关于本书的信息，包括折扣购买方式和联系方式。 对于想要在大数据处理和机器学习领域深入学习或从事相关工作的专业人士来说，"实战Mahout"是一本不可或缺的参考资料，它提供了丰富的实战经验和理论支持，帮助读者提升技能并在实际项目中应用所学知识。