mahout 学习

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Mahout学习之Mahout简介、安装、配置、入门程序测试

原文地址:http://blog.csdn.net/aaronhadoop/article/details/24577221 一.Mahout简介 查了Mahout的中文意思--驭象的人,再看看Mahout的logo,好吧,想和小黄象happy地玩耍,得顺便陪陪这位驭象人耍耍了... 附logo: (就是他,骑在象头上的那个Mahout)  步入正文啦:        Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具,是一个分布式机器学习算法的集合,包括:被称为Taste的分布式协同过滤的实现.分类.聚

Apache Mahout简介：通过可伸缩、商业友好的机器学习来构建智能应用程序

当研究院和企业能获取足够的专项研究预算之后,能从数据和用户输入中学习的智能应用 程序将变得更加常见.人们对机器学习技巧(比如说集群.协作筛选和分类)的需求前所未 有地增长,无论是查找一大群人的共性还是自动标记海量 Web 内容.Apache Mahout 项目旨 在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序.Mahout 的创始者 Grant Ingersoll 介 绍了机器学习的基本概念,并演示了如何使用 Mahout 来实现文档集群.提出建议和组织内 容. 在信息时代,公司和个人的成功越来越

Hadoop学习资源集合

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储.Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取.变形和加载(ETL)方面上的天然优势.Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储. 目录: Awesome Hadoop Hadoop YARN NoSQL Hadoop上的SQL 数据管理 工作流.生命周期及管理 数据提取与整合 DSL 库和工具 实时

以大三本科生角度谈计算机学习:关于开源产品与学习书籍

 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zbf8441372 作为程序猿,除了技术书籍,我们还应该多读一些锻炼思维,甚至和心理学相关的书. 这篇文章写给现在的自己--作为阶段性总结和后续发展的指向标,也写给几年后的自己--当有一天我回过头来,看我这拙劣的文笔和幼稚的想法的时候,会不会忍俊不禁.   读者?         这篇文章不适合科研型的人士,所以这里不会有数学,不会有算法的分析和讨论.只要你打算做的是Java开发者或者对开源技术有学习兴趣和热情,肯定有合你胃口的地方.

如何系统地学习数据挖掘

数据挖掘:What?Why?How? 这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议先看下以前的一些回答. 什么是数据挖掘? 怎么培养数据分析的能力? 如何成为一名数据科学家? 磨刀不误砍柴工.在学习数据挖掘之前应该明白几点: 数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技. 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右. 数据挖掘本身融合了统计学.数据库和机器学习等学科,并不是新的技术. 数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 数据挖掘适用于传统的BI(报表.OL

如何系统地学习数据挖掘？

看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样? 磨刀不误砍柴工.在学习数据挖掘之前应该明白几点: 数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技. 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右. 数据挖掘本身融合了统计学.数据库和机器学习等学科,并不是新的技术. 数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 数据挖掘适用于传统的BI(报表.OLAP等)无法支

使用Mahout实现协同过滤

Mahout算法框架自带的推荐器有下面这些: GenericUserBasedRecommender:基于用户的推荐器,用户数量少时速度快: GenericItemBasedRecommender:基于商品推荐器,商品数量少时速度快,尤其当外部提供了商品相似度数据后效率更好: SlopeOneRecommender:基于slope-one算法的推荐器,在线推荐或更新较快,需要事先大量预处理运算,物品数量少时较好: SVDRecommender:奇异值分解,推荐效果较好,但之前需要大量预处理运算:

史上最全“大数据”学习资源整理

史上最全"大数据"学习资源整理 2016-05-17 Hadoop技术博文 当前,整个互联网正在从IT时代向DT时代演进,大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门.当今"大数据"一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难,代表着大数据处理所需的新的技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新发明.新服务和新的发展机遇.     资源列表:   关系数

【学习】粗懂大数据的基本概念，不涉及行业和具体技术

Big Data已经是被热炒的一个词汇.外行看热闹,内行开门道.对于这个"热词",我们没必要认为它是"西洋镜",理解我们过去对数据的运用,再延伸到当今信息爆炸的时代,应该会更容易理解. 对于任何事物(大数据),我们要抓住它的本质,沿着本质这条线寻找出解决之道.依托于所在的行业,环境,走出符合每个行业自身特点的解决方案.也许大家,觉得上述这句话很熟悉.我就是将历史观的方法,借鉴到技术上的.党报媒体常说结合马克思主义走中国特色的社会主义,我们能否可以说结合大数据拿出符合