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。!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!...
评分花了一个星期(包括清明小假期)的时间,读完了这本书。 Sean Owen可以说是最活跃的开源社区贡献者/项目创始人之一了,活跃在sto,邮件列表,论坛里,回答哪怕是新手的问题。 的确,现在的mahout使用起来不太方便:神秘的参数,缺失的文档。 但不可否认的是Mahout却是一个在快...
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我总觉得in action系列其实都不in action。可以叫in brief。。
评分姐负责的项目
评分代码版本有点低,就是一本使用手册。
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
评分代码版本有点低,就是一本使用手册。
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