Mahout是什么?(一)

Apache Mahout 是一个专注于提供可扩展机器学习算法的开源项目,隶属于 Apache Software Foundation。它为开发者提供了创建智能应用程序所需的经典算法实现,涵盖推荐系统、聚类及分类等领域。借助于 Hadoop 的 MapReduce 模型,Mahout 能够有效处理大规模数据集,并且可以在云环境中高效运行。

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  不多说,直接上干货!

http://mahout.apache.org/

 

 

 

 

 

   Mahout是Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目。

   提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。

   Mahout包含许多实现,包括聚类分类推荐过滤频繁子项挖掘。此外,通过使用Apache Hadoop库。

   Mahout可以有效地扩展到云中。

 

   当然,也有资料这样来梳理说,实际上当前它仅关注机器学习的三个主要领域,即推荐系统(协同过滤)、聚类和分类。

 

 

 

 

mahout是什么

  Apache Mahout是Apache Software Foundation (ASF)旗下的一个开源项目,提供了一些经典机器学习的算法,皆在帮助开发人员更加方便快捷创建智能应用程序。目前已经有了三个公共发型版本,通过ApacheMahout库,Mahout可以有效地扩展到云中。Mahout包括许多实现,包括聚类、分类、推荐引擎、频繁子项挖掘。

  Apache Mahout的主要目标是建立可伸缩的机器学习算法。这种可伸缩性是针对大规模的数据集而言的。Apache Mahout的算法运行在ApacheHadoop平台下,它通过Mapreduce模式实现。但是,Apache Mahout并非严格要求算法的实现基于Hadoop平台,单个节点或非Hadoop平台也可以。Apache Mahout核心库非分布式算法也具有良好的性能。

 

  Mahout 是一个机器学习 Java 类库的集合,用于完成各种各样的任务,如分类、评价性的聚类和模式挖掘等。

  Mahout开源项目就是一个Hadoop云平台的算法库,已经实现了多种经典算法,并一直在扩充中,其目标就是致力于创建一个可扩容的云平台算法库。

  在Hadoop云平台下编程不仅要求用户对Hadoop云平台框架比较熟悉,还要对Hadoop云平台下底层数据流、Map和Reduce原理非常熟悉,这是基本的编程要求。此外,用户要编写某一个算法还需要对该算法的原理比较熟悉,即需要对算法原理理解透彻。总体来看,编写云平台下的算法程序是属于高难度的开发工作了。但是,如果使用Mahout,情况就会有很大的不同,用户再也不用自己编写复杂的算法,不需要掌握太高深的云平台的框架和数据流程的理论知识。用户所需要了解的只是算法的大概原理、算法实际应用环境和如何调用Mahout相关算法的程序接口。当然,在具体的项目中,用户还应该根据实际需求在Mahout源代码基础上进行二次开发以满足具体的实际应用情况。

 

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