|
|
课程介绍：
- [3 A. p8 l7 S. z g# ]1 L
' j, J6 {- V' d) t9 t& ZMahout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。2 z4 v$ j9 q4 }, j9 n5 v5 z' g% i' \
; h% h* u! s Q' k5 I
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。
1 ~3 ]& d# X# _" d6 r/ W, b, ~* n* x$ w, s) R
Mahout就是训象人，在Hadoop上创造新的智慧！
1 Z4 d: ~" h& q0 D O' [4 K# C
. v6 j: ^% n7 _" iMahout 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。0 J3 ?9 ^) j% z
; k3 s J i4 F1 D4 k; j% E: z3 U5 z
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)。
& e, _" T6 e. K
. q( E2 u) Z' Q! I* i$ Y课程目录：" d# s9 J9 p7 K) X9 f# x
B9 }. @7 a" J6 q! d
01、机器学习、Mahout与Hadoop的过去，现在与未来
) E; N- d, j6 R0 ?( D8 k2 h7 M5 F02、推荐系统算法与架构剖析1 ~3 ^- C. W& L2 `
03、推荐系统应用案例( v: I, `# V7 E" t
04、购物篮分析：频繁模式与频繁子项挖掘
% P3 w$ `5 \8 l) a$ m& G. P05、聚类算法模型* Z% h$ i8 ?% j" I6 u5 c) |0 K
06、企业大数据环境实现聚类的案例% C+ v0 c: l' _5 ^0 W
07、常用分类器及应用场景：贝叶斯，随机森林，SGD，SVM, K/ Z3 S5 q7 }; N0 N) h$ N
- O3 [ m0 i9 q
/ Y* e z3 X1 J. Q7 g2 D+ U6 I+ T$ a5 |9 {3 C/ e4 R$ r8 V
; S* R, [! e% c资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
. t; D& C# A. m& \) Q4 Y f2 g8 u- e7 `" I
8 W i) }& `- a) o1 O% A4 x
/ W6 x( G2 [, s% s- d本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-29 07:30:01
