Hadoop2.2.0构建mahout环境

本文详细介绍了如何从源代码编译并安装Apache Mahout机器学习库,包括下载、解压、编译源码、替换jar包等步骤。
一:下载软件包
     下载链接:
1 http://mirrors.hust.edu.cn/apache/mahout/0.9/


二:解压文件

1 tar -zxvf  mahout-distribution-0.9-src.tar.gz -C /usr/share/2 3  tar -zxvf  mahout-distribution-0.9.tar.gz  -C /usr/share/


三:编译源码
    1.cd /usr/share/mahout-distribution-0.9-src
    2.打补丁:下载补丁文件,然后使用patch命令打补丁

1  Wget https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12629768/1329.patch2 3  patch -p0 < 1329.patch


    3.编译
1 mvn clean package -Dhadoop.profile=200 -Dhadoop.2.version=2.2.0 -Dhbase.version=0.68.0-hadoop2 -DskipTests 

四:替换jar包
      用刚编译的jar文件替换(/usr/share/mahout-distribution-0.9)目录下的jar,共6个。
1
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mahout-core-0.9.jar

mahout-core-0.9-job.jar

mahou -examples-0.9.jar

mahout-examples-0.9-job.jar

mahout-integration-0.9.jar

mahout-math-0.9.jar
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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