Mahout实现的机器学习算法

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使用命令:mahout -h. 在Mahout实现的机器学习算法见下表：. EM聚类（期望最大化聚类）. 并行FP Growth算法. 并行化了Watchmaker框架. 非Map-Reduce算法. 扩展了java的Collections类. Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能.

Mahout实现的机器学习算法一览表

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Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中.

Apache Mahout 0.8 发布，机器学习库

- - 开源中国社区最新新闻

Apache Mahout 0.8 发布了，Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在 Apache 在许可下免费使用. 该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版.

Mahout: SVDRecommender SVD推荐算法

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机器学习算法Boosting

- - 标点符

机器学习通常会被分为2大类：监督学习和非监督学习. 在监督学习中，训练数据由输入和期望的输出组成，然后对非训练数据进行预测输出，也就是找出输入x与输出y之间的函数关系F：y = F(x). 根据输出的精确特性又可以分为分类和回归. 分类和回归的区别在于输出变量的类型. 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测.

[转]Mahout推荐算法基础

- - 小鸥的博客

Mahout推荐算法分为以下几大类. 2.相近的用户定义与数量. 2.用户数较少时计算速度快. 1.基于item的相似度. 1.item较少时就算速度更快. 2.当item的外部概念易于理解和获得是非常有用. 1基于SlopeOne算法（打分差异规则）. 当item数目十分少了也很有效. 需要限制diffs的存储数目否则内存增长太快.

Mahout推荐算法API详解

- - zzm

Mahout推荐算法API详解. Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等.

机器学习算法选用指南

- - IT瘾-geek

在从事数据科学工作的时候，经常会遇到为具体问题选择最合适算法的问题. 虽然有很多有关机器学习算法的文章详细介绍了相关的算法，但要做出最合适的选择依然非常困难. 在这篇文章中，我将对一些基本概念给出简要的介绍，对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议. 在文章的最后，我将对这些算法进行总结.

mahout贝叶斯算法开发思路（拓展篇）2

- - CSDN博客云计算推荐文章

如果想直接下面算法调用包，可以直接在 mahout贝叶斯算法拓展下载，该算法调用的方式如下：. 这一步骤相当于 TrainNaiveBayesJob的第二个prepareJob，其中mapper和reducer都是参考这个job的，基本没有修改代码；代码如下：. 其实也就是设置一个标识的个数而已，其他参考AbstractJob的默认参数；.

mahout贝叶斯算法开发思路（拓展篇）1

- - CSDN博客云计算推荐文章

首先说明一点，此篇blog解决的问题是就下面的数据如何应用mahout中的贝叶斯算法. 完结篇）blog最后留的问题，如果想直接使用该工具，可以在 mahout贝叶斯算法拓展下载）：. 前篇blog上面的数据在最后的空格使用冒号代替（因为样本向量和标识的解析需要不同的解析符号，同一个的话解析就会出问题）.

算法类	算法名	中文名
分类算法	Logistic Regression	逻辑回归
Bayesian	贝叶斯
SVM	支持向量机
Perceptron	感知器算法
Neural Network	神经网络
Random Forests	随机森林
Restricted Boltzmann Machines	有限波尔兹曼机
聚类算法	Canopy Clustering	Canopy聚类
K-means Clustering	K均值算法
Fuzzy K-means	模糊K均值
Expectation Maximization	EM聚类（期望最大化聚类）
Mean Shift Clustering	均值漂移聚类
Hierarchical Clustering	层次聚类
Dirichlet Process Clustering	狄里克雷过程聚类
Latent Dirichlet Allocation	LDA聚类
Spectral Clustering	谱聚类
关联规则挖掘	Parallel FP Growth Algorithm	并行FP Growth算法
回归	Locally Weighted Linear Regression	局部加权线性回归
降维/维约简	Singular Value Decomposition	奇异值分解
Principal Components Analysis	主成分分析
Independent Component Analysis	独立成分分析
Gaussian Discriminative Analysis	高斯判别分析
进化算法	并行化了Watchmaker框架
推荐/协同过滤	Non-distributed recommenders	Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne）
Distributed Recommenders	ItemCF
向量相似度计算	RowSimilarityJob	计算列间相似度
VectorDistanceJob	计算向量间距离
非Map-Reduce算法	Hidden Markov Models	隐马尔科夫模型
集合方法扩展	Collections	扩展了java的Collections类

Mahout实现的机器学习算法

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