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
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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用户评价
还没有看分布式，尼玛也不知道项目到底最后何去何从
评分我总觉得in action系列其实都不in action。可以叫in brief。。
评分简单扫了一眼
评分推荐系统的有力工具
评分推荐+聚类
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