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课程介绍：3 y( i% A" q8 K
$ ?9 U% a% [7 z4 qMahout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。
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" s" ~- L+ A! M- ^2 P& u( nMahout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。9 ], w# Q* n+ {! ^" b
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Mahout就是训象人，在Hadoop上创造新的智慧！
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3 Y; D0 |, E9 r! JMahout 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。
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) E8 I, `# E! x! w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)。
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课程目录：
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% P& k; U. A# J! {2 \) g/ B$ k1 r8 d01、机器学习、Mahout与Hadoop的过去，现在与未来
) Y5 v' k4 Z6 B% b! R02、推荐系统算法与架构剖析5 N& c* o8 F2 k* e
03、推荐系统应用案例' f0 L0 C2 I. M7 b# b: K" l3 x
04、购物篮分析：频繁模式与频繁子项挖掘/ B" w$ p* f2 m% q2 w% }2 B
05、聚类算法模型0 C8 F" S2 n6 y e$ J0 x) k) u
06、企业大数据环境实现聚类的案例1 T2 Q! y7 A& h( V1 E* ^$ B
07、常用分类器及应用场景：贝叶斯，随机森林，SGD，SVM$ X4 r0 F6 p+ f9 C+ g
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发表于 2022-6-29 07:30:01
