mahout相关笔记

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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#python #java

20210817

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mahout 安装

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零基础学习Mahout之一：搭建单机环境

Mahout相关笔记
公子的专栏
12-12 592
1. Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop，Mahout只在Hadoop集群的NameNode节点上安装一个即可，其他数据节点上不需要安装。 (未完待续。。。)
Mahout笔记
狮锅艺
09-14 3113
学习Mahout的一些心得和笔记
Mahout 学习笔记（1）
一角残叶的博客
10-09 431
1 数据源下载 电影评分数据源下载 2 新建maven 工程 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" ...
Mahout学习笔记
烂笔头
08-24 1648
mahou从1.0开始支持hadoop2.X,jdk需要1.7以上。 一、mahout中的向量 在mahout中，向量被实现为三个不同的类，每个类都是针对不同场景优化的：DenseVector、RandomAccessSparseVector和SequentialAccessSparseVector。 1、DenseVector可被视为一个double型数组，其大小为数据中的特征个数。因
mahout-kmeans笔记
zhujun_007的专栏
03-02 390
mahout0.9执行kmeans查看结果： 1 在hdfs中建立存放样本数据的目录：hadoop fs -mkdir testdata 2 将样本数据拷贝到hdfs中：hadoop fs -put   /root/synthetic_control.data  /testdata 3 mahout执行kmeans：mahout org.apache.mahout.clustering.sy
Hive、Hbase、ZooKeeper、Mahout理解笔记
m0_53926145的博客
09-01 907
Hive由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。Hive定义了一种类似SQL的查询语（HiveQL），将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行，通常用于离线分析。
mahout学习笔记4
weixin_30563319的博客
09-25 113
分析数据 有哪些数据 选用什么样的推荐算法 Finding an effective recommender 各种算法组合测试 Tanimoto算法在与thresholdneighborhoold结合时值应该设置比较底，0.5已经是很高的相似度 可以重写ItemSimilarity ，把自己的功能放到里面 IDRescorer 可以重打分或过滤数据 Recommendi...
mahout学习笔记1
weixin_30555753的博客
09-18 105
http://blog.youkuaiyun.com/zhoubl668/article/details/13297663 http://www.cnblogs.com/dlts26/archive/2012/06/20/2555772.html https://mahout.apache.org/users/recommender/userbased-5-minutes.html 推荐 人们的...
mahout学习笔记
zhukaiqian的专栏
04-06 824
在这些算法中间并没有解决我的问题   我希望达到的效果是   在查询出相关产品的时候能够生成一张 线性图标 这样能够直观的描述 产品 在我的产品库的位置 以及能够直观的描述出热点产品 能描述 这些热点产品以及 其短期内和其他热点产品的关联   主要我想的是  我想在一张 向量图中间 来标识产品 这个产品之间的关联 以及其他的什么 可以有不同的字段来标识     这样我希望
IT十八掌_Spark阶段学习笔记(Spark+Mahout+机器学习)
09-03
IT十八掌第三期大数据配套学习笔记! 1.Spark简介 2.Spark部署和运行 3.Spark程序开发 4. Spark编程模型 5.作业执行解析 6.Spark SQL与DataFrame 7.深入Spark Streaming 8.Spark MLlib与机器学习 9.GraphX与SparkR 10...
mahout之推荐系统源码笔记（4） ---总结与优化
Utopia_1919
07-08 3524
mahout之推荐系统源码笔记（4） —总结花了三天的时间阅读分析了mahout推荐系统中基于java单机和基于hadoop的分布式mapreduce源码。根据其推荐系统hadoop程序的job划分写了笔记1、2、3。在这里，基于笔记1，2，3做一个总结。 我们先从相似度开始。什么是相似度，就是我们在构建推荐系统时，基于user或者基于item都需要计算出相应的候选item或者是user。那么在m
mahout之推荐系统源码笔记（2） ---相似度计算之RowSimilarityJob
Utopia_1919
07-07 4286
mahout之推荐系统源码笔记（2） —相似度计算之RowSimilarityJob本笔记承接笔记一。 在笔记1中我们分析了PreparePreferenceMatrixJob的源码，该job对输入数据进行了一定的预处理准备工作。接下来mahout使用RowSimilarityJob对数据user-item集的相似度进行计算，得到每个物品关于其他所有物品的相似度矩阵。首先我们同样看Recommen
1分钟教你学会如何设置基于mahout的推荐系统？
qq_41293655的博客
02-22 1424
概念介绍1.1 推荐系统 ​ 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 ​ 随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，据数据联盟的统计，淘宝拥有8千万的商品，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。 ​ 为了解决这些问...
Mahout分类算法原理与代码实例讲解
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-05 173
Mahout分类算法原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 什么是Mahout Apache Mahout是一个可扩展的机器学习和数据挖掘库，由Apache软件基金会开发。Mahout主要专注于协同过滤、聚类和分类三大机器学习
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
HIT_Weston的博客
12-04 1338
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
lpfasd123的博客
12-05 332
如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1312
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
最新发布
Dxxyyyy的博客
12-05 917
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
12-03 423
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
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