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转载:Mahout学习路线图

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发表于 2017-5-7 00:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

算法 Hadoop 分布式 数据挖掘 Mahout

前言

Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员,是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。Mahout是一个跨学科产品,同时也是我认为Hadoop家族中,最有竞争力,最难掌握,最值得学习的一个项目之一。

Mahout为数据分析人员,解决了大数据的门槛;为算法工程师,提供基础的算法库;为Hadoop开发人员,提供了数据建模的标准;为运维人员,打通了和Hadoop连接。

Mahout就是训象人,在Hadoop上创造新的智慧!

目录

  • Mahout介绍
  • Mahout学习路线图
  • 我的学习经历
  • Mahout的使用案例
1. Mahout介绍

Mahout 是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。

根据”Mahout In Action”书中的介绍,Mahout实现3大类算法, 推荐(Recommendation),聚类(Clustering),分类(Classification)。

下文介绍的学习路线图,将以”Mahout In Action”书中思路展张。

。。。。。。

给想了解和学习Mahout的同学,推荐张丹老师的博客文章:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/


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发表于 2017-5-7 23:42 | 显示全部楼层
谢谢分享 学习了  ~~
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发表于 2017-9-2 07:37 | 显示全部楼层
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发表于 2017-9-2 11:41 | 显示全部楼层
感谢分享,对Mahout的了解又多了。
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