《mahout實戰》 基本信息 原書名：Mahout in action 作者： (美)Sean Owen Robin Anil Ted Dunning Ellen Friedman 譯者： 王斌 韓冀中 萬吉 叢書名： 圖靈程序設計叢書 出版社：人民郵電出版社 ...

3.11簡介 Mahout:是一個Apache的一個開源的機器學習庫，主要實現了三大類算法Recommender (collaborative filtering)、Clustering、classification。可擴展，用Java實現，用MapReduce實現了部分數據挖掘算法，解決 ...

在Mahout實現的機器學習算法見下表 算法類 算法名 中文名 分類算法 Logistic Regression 邏輯回歸 Bayesian 貝葉斯 ...

查看原文 聚類是機器學習里很重要的一類方法，基本原則是將“性質相似”(這里就有相似的標准問題，比如是基於概率分布模型的相似性又或是基於距離的相似性)的對象盡可能的放在一個Cluster中而不同 ...

Mahout是Hadoop的一種高級應用。運行Mahout需要提前安裝好Hadoop。Hadoop的安裝網上很多，並不復雜，這里不再講述，接下來闡述怎么安裝Mahout。1：下載二進制解壓安裝。到http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.7下載 ...

本章包含以下內容： 首先看一下實戰中的推薦系統 推薦引擎的精度評價 評價一個引擎的准確率和召回率 在真實數據集：GroupLens 上評價推薦系統 我們每天都會對喜歡的、不喜 ...

首先介紹一下，FuzzyKMeans算法的主要思想。 模糊 C 均值聚類(FCM),即眾所周知的模糊 ISODATA,是用隸屬度確定每個數據點屬於某個聚類的程度的一種聚類算法。1973 年,Bezd ...

1.Mahout 簡介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。經典算法包括聚類、分類、協同過濾、進化編程 ...