Mahoutin行动指南：开源机器学习平台详解

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，针对的是Apache Mahout这个强大的开源机器学习库。Mahout 是一个用于大规模数据集的分布式计算环境下进行预测建模和数据分析的工具，特别适用于大数据处理场景。这本书旨在帮助读者理解和掌握如何利用 Mahout 实现各种机器学习算法，如协同过滤、推荐系统和数据挖掘，以解决实际问题。 书中内容覆盖了Mahout的核心概念和技术，包括其基础架构、分布式计算模型、以及如何使用其提供的各种算法，如LSI（Latent Semantic Indexing）、Random Forests、K-Means聚类等。此外，作者们强调了 Mahout在Hadoop生态系统中的应用，使读者能够在云计算平台上有效地处理大规模数据。 Mahout in Action 还提供了实战案例和示例代码，帮助读者通过实践来深入理解理论知识。它要求读者具备一定的编程基础，特别是Java语言知识，因为Mahout是用Java编写的。此外，书中提到的音频和视频链接可能需要Adobe Acrobat Reader来播放，这可能是提供额外的学习资源或者演示部分。 版权信息显示，本书版权属于 Manning Publications Co.，并受到法律保护，未经出版商书面许可，禁止任何形式的复制、存储或传输。购买者可以通过Manning Publications Co.的官方网站www.manning.com获取在线信息和订购服务，同时可以获得批量订购时的优惠。对于进一步的咨询或购买，可以直接联系Manning Publications Co.的Special Sales Department。 Mahout in Action是一本非常实用的指南，适合对大数据分析和机器学习感兴趣的数据科学家、工程师，或是希望在实际项目中应用 Mahout技术的专业人士。通过阅读本书，读者能够提升在海量数据处理中的技能，并能更好地理解和操作这个强大的机器学习工具。