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.
具体描述
读后感
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
评分我是先看的机器学习实战和统计学习方法，同时在大数据上面操练了下，有些感觉，再看Mahout in Action这本书。 这本书很适合入门，浅显易懂，有代码。全书3个部分，推荐聚类分类，看完之后在自己搭建一个在线平台就完美了。如果想继续深入下去，一定要弄懂里面的算法核心思想，...
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
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用户评价
补录。13年左右学dm的时候读的
评分看完了前面的推荐系统部分 还不错 挺实用的
评分代码版本有点低，就是一本使用手册。
评分怎么感觉Mahout有很多坑，弄得我都不想搞Mahout了
评分还没有看分布式，尼玛也不知道项目到底最后何去何从
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