MAHOUT入门(一)——环境变量的配置

本文详细介绍了Mahout环境的配置过程,包括Ubuntu的安装、JDK、Maven、Hadoop的设置,以及NetBeans的安装和Mahout项目的获取与编译。通过配置环境变量,使得能通过命令行使用Mahout的机器学习算法。

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主要介绍一下,mahout环境变量的配置,推荐算法的api,以及通过命令行来使用mahout。

一、mahout简介

mahout的logo和它的名字一样,是一个象夫,这里的大象代表的是hadoop。mahout可以基于hadoop快速创建高性能的机器学习应用。

目前(2015/11/6,版本0.11.1)的版本的mahout主要包含三个部分:

  • 构建可扩展算法的环境
  • 成熟的MapReduce算
  • 新的Scala+spark算法
算法类 算法名 中文名
分类算法 Logistic Regression 逻辑回归
- Bayesian 贝叶斯
- SVM 支持向量机
- Perceptron 感知器算法
- Neural Network 神经网络
- Random Forests 随机森林
- Restricted Boltzmann Machines
聚类算法 Canopy Clustering Canopy聚类
- K-means Clustering K均值算法
- Fuzzy K-means 模糊K均值
- Expectation Maximization EM聚类(期望最大化聚类)
- Mean Shift Clustering 均值漂移聚类
- Hierarchical Clustering 层次聚类
- Dirichlet Process Clustering 狄里克雷过程聚类
- Latent Dirichlet Allocation LDA聚类
- Spectral Clustering 谱聚类
关联规则挖掘 Parallel FP Growth Algorithm 并行FP Growth算法
回归 Locally Weighted Linear Regression 局部加权线性回归
降维/维约简 Singular Value Decomposition 奇异值分解
- Pr
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