Mahout实战指南：机器学习与Hadoop的协作

"《Mahout in Action》中文版是一本专注于Apache Mahout的实用指南，该库是Apache的开源机器学习库，特别强调在大规模数据处理场景下的协同过滤（推荐引擎）、聚类和分类算法。作为Hadoop生态的一部分，Mahout设计用于在单机无法应对的数据量下提供可扩展的机器学习工具，其核心是Java实现，部分依赖于分布式计算框架Apache Hadoop。 本书旨在帮助读者理解如何将Mahout应用于实际工业场景，而不是作为机器学习理论的教科书。对于想要开发现代智能应用的工程师来说，它提供了丰富的实战案例和解决方案，通过实例展示了Mahout在实际问题中的应用，展示了经验开发者的专业见解。对于研究人员而言，Mahout是一个强大的工具箱，包含丰富的框架、模式集合以及测试和部署大规模算法的现成模块，使得算法能在复杂分布式环境中快速运行。 对于产品领导者或创业公司，本书的价值在于其提供了如何利用机器学习提升竞争力的实战指导，通过真实世界案例启发团队思考如何高效利用数据，避免过去需要大量资源才能实现的功能。此外，书中还介绍了Mahout名称的由来，它源自北印度语单词，意味着驯象师，象征着该库在大数据处理领域的权威和力量。 《Mahout in Action》中文版是一本实用性强、注重实践的书籍，适合不同背景的读者，无论是开发者、研究者还是商业决策者，都能从中找到适合自己的学习路径和应用场景。"