When computers harness prior experience to improve future performance, a type of artificial intelligence called machine learning has been applied. The Apache Mahout project is focused on three types of machine learning that are of particular interest to modern web developers "recommendation systems, classification, and clustering.
Through real-world examples, Mahout in Action introduces the sorts of problems that these techniques are appropriate for, and then illustrates how Mahout can be applied to solve them. It places particular focus on issues of scalability, and how to apply these techniques at very large scale with the Apache Hadoop framework.
都是一些简单的例子,甚至连算法的原理都没有进行较深入讲解。最好是看完后再带着疑问看一遍《机器学习实战》,再看mahout的源码。而且看mahout源码是一个很好的学习mapreduce的过程。!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!...
评分都是一些简单的例子,甚至连算法的原理都没有进行较深入讲解。最好是看完后再带着疑问看一遍《机器学习实战》,再看mahout的源码。而且看mahout源码是一个很好的学习mapreduce的过程。!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!...
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评分书还不错 但文字描述太多 不太直观 隐藏的细节也很多 不利于上手 最好是书配着代码来看 会清晰很多 书中也隐藏了不少不利于程序员思考的方面,数学统计和数据挖掘,这部分会给读者障碍,这点很好
代码版本有点低,就是一本使用手册。
评分内容有点偏过时了,现在mahout的版本都0.8了
评分作者Sean是非常热心的一位mahout贡献者,如果入门的话,值得一读。但是讲得的确不深,适合初学者
评分怎么感觉Mahout有很多坑,弄得我都不想搞Mahout了
评分作者Sean是非常热心的一位mahout贡献者,如果入门的话,值得一读。但是讲得的确不深,适合初学者
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