Apache Mahout入门与实战
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"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。
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zojune
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