Apache Mahout：超越MapReduce的分布式算法设计

"《Apache Mahout：超越MapReduce》是一本由Dmitriy Lyubimov和Andrew Palumbo合著的专业书籍，它针对的是机器学习实践者、算法设计师以及对数学算法感兴趣的科研人员。这本书是Apache Mahout项目的重要参考资料，该项目是专为分布式计算环境设计的，尤其是那些基于Hadoop MapReduce框架的算法。 在第一版中，本书的ISBN号码为1523775785和13978-1523775781，它在2016年由Springer International Publishing出版。图书馆编目号为2016902011，符合BISAC分类中的计算机/数学和统计软件类别。本书采用7英寸乘以10英寸（约17.78厘米乘以25.4厘米）的纸张尺寸，版权受作者所有，未经版权所有者事先书面许可，不得以任何形式复制、存储或传输。 《Apache Mahout：超越MapReduce》的核心内容围绕分布式算法设计展开，旨在帮助读者理解和应用Mahout框架中的复杂算法，尤其是在处理大规模数据集时，如何利用MapReduce模型进行并行计算和优化。书中涵盖了诸如推荐系统、聚类、分类等广泛应用的机器学习技术，并深入探讨了如何设计和实现这些算法，以便在实际环境中提高效率和性能。 这本书特别适合希望深入理解分布式计算和机器学习理论的读者，无论是为了实际项目需求还是出于学术研究目的。作者不仅提供了理论知识，还分享了大量的实践经验，以及如何在实际工作中避免常见问题的策略。此外，书中还引用了Mathias Legrand和Velimir Gayevskiy的工作，他们为本书的排版样式提供了许可。 《Apache Mahout：超越MapReduce》是一本实用且深度的指南，对于任何希望在大数据时代运用Apache Mahout工具的科技专业人士来说，无疑是一份宝贵的资源。通过阅读这本书，读者不仅可以掌握MapReduce的高级技巧，还能提升自己在设计高效分布式算法方面的技能。"