Mahout实战：大数据机器学习指南

"Mahout in Action" 是一本专为IT专业人士打造的实战指南，由Manning出版社出版，主要关注Apache Mahout库的深度应用。Mahout是一个强大的开源机器学习工具包，特别适用于大数据环境中的推荐系统、聚类和预测分析。本书的作者阵容包括 Sean Owen、Robin Anil、Ted Dunning 和 Ellen Friedman，他们都是在数据科学领域备受尊敬的专家。 这本书的主要内容涵盖了Mahout的核心概念和技术，如分布式计算框架（如Hadoop）、基于内容的推荐算法、协同过滤、矩阵分解、以及如何构建实时和离线推荐引擎。书中不仅阐述理论原理，还提供了丰富的实例和代码示例，帮助读者理解和掌握如何在实际项目中有效地使用Mahout进行数据挖掘和建模。 "Mahout in Action" 需要Adobe Acrobat Reader来播放音频和视频链接，以增强学习体验。它被授权给了Jianbin Dai，表明这是一本专业书籍，适合个人或机构学习者参考。购买渠道可以通过Manning出版社的官方网站获取，同时，批量订购时可能享受优惠。版权信息强调了所有内容未经许可不得复制或传输，体现了对知识产权的尊重。 该书旨在帮助读者掌握Mahout的最新技术和最佳实践，是数据科学家、机器学习工程师和大数据分析师进一步提升技能的宝贵资源。对于那些希望在大数据处理和推荐系统领域深入探索的读者来说，这是一本不可多得的实用教程。