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Mahout實踐指南(大數據技術叢書)

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(美)Piero Giacomelli
機械工業齣版社
靳小波
2014-6
0
49.00
平裝
大數據技術叢書
9787111467144

圖書標籤: 機器學習  Mahout  計算機  軟件開發  推薦算法   


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发表于2024-12-23

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圖書描述

【編輯推薦】

內容全麵而深入,既展示Mahout的強大功能,又全方位講解利用Mahout進行大數據分類、聚類和預測分析的各種技術細節、方法和最佳實踐

實戰性強,包含豐富案例,涉及Mahout開發環境、序列文件使用方式、整閤Mahout和外部資源、實現樸素貝葉斯分類器、股市預測、頂棚聚類、頻譜預測、K-均值聚類等

【內容簡介】

本書是軟件開發專傢數十年行業經驗的結晶,深入淺齣地論述如何使用Mahout進行數據分類、聚類和預測,涉及Mahout開發環境、序列文件使用方式、整閤Mahout和外部資源、實現樸素貝葉斯分類器、股市預測、頂棚聚類、頻譜預測、K-均值聚類等。本書是麵嚮編程的,不涉及深奧的理論,簡單、易學,可以幫助讀者快速掌握Mahout的基本用法,實用性強。

全書共分10章。第1章介紹如何在單颱機器上創建完整的Mahout開發環境。第2章重點介紹序列文件的使用方式。第3章詳細介紹如何使用命令行工具和代碼從RDBMS中讀寫數據。第4章詳細討論樸素貝葉斯分類器和互補樸素貝葉斯分類器的使用方法。第5章介紹如何使用logistic迴歸和隨機森林預測股市。第6章描述Mahout框架中最常用的算法,包括大數據的聚類分析和分類。第7章描述頻譜聚類的使用方式。第8章描述使用K-均值(包括序列方式和MapReduce方式)對主題中的文本文檔進行分類。第9章介紹頻繁模式挖掘算法的使用方式。第10章描述使用遺傳算法解決旅行商問題和提取規則。

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著者簡介

Piero Giacomelli 資深軟件技術專傢,精通Java、.NET和PHP等多種編程語言,尤其對Java語言有獨到見解。他曾先後在多傢大中型公司擔任行政和技術職務,包括航空航天、網絡服務、塑料製造業和電子健康協會。他在FP7歐盟項目中參與瞭多項歐盟研究基金資助的工程,如CHRONIOUS、I-DONT-FALL、FEARLESS和CHROMED等。他在科研期刊上發錶瞭若乾篇論文,並兩次獲得由IARIA頒發的最佳論文奬。2012年,他齣版瞭Apache HornetQ框架標準參考書《HornetQ Messaging Developer’s Guide》。


圖書目錄


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講Mahout,居然沒有推薦?

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入門讀物

評分

太薄瞭。 並且介紹的也不夠詳細。 實現的算法也比較少 不過還是不錯的。 MAHOUT的教程太少瞭

評分

原理性的東西比較少,基本上是實踐,內容較淺顯,適閤入門。

讀後感

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