Apache Mahout入门与实战

"Mahout实践指南，由Piero Giacomelli撰写并由靳小波翻译，是大数据技术丛书中的一本，详细介绍了Apache Mahout的使用和配置，涵盖Mahout的聚类、分类、协同过滤和频繁项集挖掘等算法。" Apache Mahout是一个基于Hadoop的开源机器学习库，它提供了大量的预构建算法，用于开发推荐系统、分类和聚类等应用。本书《Mahout实践指南》旨在帮助读者理解和掌握Mahout在实际项目中的应用。 在第一章"Mahout简介"中，作者首先阐述了Mahout的应用背景，讨论了在大数据时代，如何利用机器学习技术处理和分析海量数据。接着，书中详细介绍了Mahout提供的四种主要算法库： 1. **聚类算法**：如K-Means、Fuzzy K-Means等，用于将数据集中的对象分组成相似的群体，无须预先知道类别，适用于发现数据的内在结构。 2. **分类算法**：如Naive Bayes、Random Forest等，它们根据已知的特征将新数据点归类到预定义的类别中，常用于垃圾邮件过滤、文本分类等场景。 3. **协同过滤算法**：这是推荐系统的核心算法，通过分析用户的历史行为来预测他们可能的兴趣，如User-Based和Item-Based协同过滤。 4. **频繁项集挖掘算法**：如Apriori、FP-Growth等，用于找出数据集中频繁出现的项集，常用于市场篮子分析和关联规则学习。 第二章"Mahout安装配置"则引导读者如何在自己的环境中设置和运行Mahout，包括安装Java环境、下载Mahout源码、配置Hadoop环境以及构建和运行Mahout项目等步骤，确保读者能够顺利地开始Mahout的实践。 本书适合对机器学习和大数据分析感兴趣的开发者，特别是那些希望通过Mahout实现数据挖掘和推荐系统的人员。通过阅读和实践书中的例子，读者可以深入了解Mahout的工作原理，并能够将其应用到实际项目中，解决复杂的数据问题。