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ApacheMahout：适合所有人的可扩展机器学习框架

更新时间：2020-08-03 18:15:22 大小：2M 上传用户：xuzhen1查看TA发布的资源 标签：机器学习 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

在软件的世界中，两年就像是无比漫长的时光。在过去两年中，我们看到了社交媒体的风生水起、大规模集群计算的商业化（归功于 Amazon和 Rackspace这样的参与者），也看到了数据的迅猛增长以及我们诠释这些数据的能力的显著提升。“Apache Mahout简介”最初在developerWorks上发表也已经是两年之前的事情。这之后，Mahout社区（以及项目的代码库和功能）取得了长足的发展。Mahout也得到了全球各地各种规模的企业的积极采用在我撰写的 Apache Mahout简介中，我介绍了许多机器学习的概念以及使用 Mahout提供的一套算法的基础知识。我在那篇文章中介绍的概念仍然有效，但这套算法已经发生了显著的变化这篇文章不会重述基础知识，而是重点关注 Mahout的当前状态，以及如何利用 Amazon的EC2服务和包含700万个电子邮件文档的数据集在一个计算集群上扩展 Mahout如需回顾基础知识，请参阅参考资料部分，特别是 Mahout实战》一书。此外，我假设读者具备 Apache Hadoop和 Map-Reduce范式方面的基本知识。（有关 Hadoop的更多信息，请参阅参考资料部分。）

Mahout在极短的时间内取得了长足的发展。项目的关注点仍然可以归纳为我所说的“3个要点”：协同过滤（推荐机制）、聚类和分类。除此之外，这个项目还增加了其他一些功能。我将重点强调两个领域中的一些关键扩展和改进：机器学习的核心算法（实现），以及包括输入/输出工具、与其他库的集成点和更多参考示例的支持基础架构。然而，务必注意，本文对于现状的叙述并不完整。此外，由于篇幅有限，我只能通过寥寥数语简单介绍各项改进。建议读者阅读Mahout网站的新闻部分和各 Mahout发布版的发布说明，以了解这方面的更多信息

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