preface 运行自带的例子来进行测试 第1章 使用kmeans算法实例 (1)http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data点击链接,下载数据集synthetic_control.data。将数据集synthetic_control.data放到MAHOUT_HOME目录下面
原创
2023-07-24 18:06:59
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http://www.cnblogs.com/jerome-rong/archive/2012/05/22/2512947.html
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精选
2013-05-21 10:55:34
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一、Mahout简介 Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。 在Mahout实
原创
2016-10-31 21:00:30
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Mahout是一个机器学习，推荐引擎的开源软件。官网地址：http://mahout.apache.org/ 推荐原理可以
原创
2023-04-26 09:54:50
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# 教你如何实现“Mahout Python”
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下实现“Mahout Python”的整体流程。在这个过程中，我们将会使用Mahout工具来进行机器学习操作，并通过Python进行代码编写和执行。
### 流程步骤：
```mermaid
gantt
title 实现“Mahout Python”流程
section 准备工作
原创
2024-05-04 03:42:47
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关于推荐引擎 如今的互联网中，无论是电子商务还是社交网络，对数据挖掘的需求都越来越大了，而推荐引擎正是数据挖掘完美体现；通过分析用户历史行为，将他可能喜欢内容推送给他，能产生相当好的用户体验，这就是推荐引擎。 推荐算法Slope one的原理 首先Slope on...
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2013-11-13 09:47:00
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Mahour 包括协同过滤，基于User和Item的推荐；kmeans、Fuzzy-kmeans 、Mean shift 、Dirichlet process 、LDA聚类；奇异值分解；并行频繁项集挖掘；补充的贝叶
原创
2023-03-22 16:01:28
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1.Hbase+k-means (G级别) 2.k-means+mr (T级别) 1. 2.canopy 2.贝叶斯算法 决策，分类，文档分类 3.推荐系统 4.图书推荐系统 1.需求 付完款的用户90%都要回到购物车看看自己买的东西是否少买/多买 猜你喜欢 购买组合 内部推荐系统测试jps查询
原创
2021-07-29 10:41:27
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Mahout进阶课程，网盘下载：链接: http://pan.baidu.com/s/1dDGPM4x 密码: pqdk课程大纲：第一周Mahout概述Mahout安装Mahout安装测试Mahout算法库介绍解析聚类算法解析分类算法协同过滤算法第二周聚类算法详解一、canopy算法简介1）mahout中canopy算法实现原理2）mahout的can
原创
2014-12-09 14:45:19
999阅读
前言用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的API接口；困难是因为我们不了解算法细节，很难去根据业务的场景进行算法配置和调优。本文将深入算法API去解释Mahout推荐算法底层的一些事。目录Mahout推荐算法介绍 算法评判标准：召回率与准确率 Recommender.java的A...
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2022-04-23 09:10:17
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1.jdk是1.6安装成功
2.安装maven，也成功了
3.mahout0.6安装
wget http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.6/mahout-distribution-0.6-src.zip
直接解压即可
unzip mahout-distribution-0.6-src.zip
解压缩后的目录为 mahout-distr
原创
2012-08-03 19:26:49
796阅读
Mahout 包括协同过滤，基于User和Item的推荐；kmeans、Fuzzy-kmeans 、Mean shift 、Dirichlet process 、LDA聚类；奇异值分解；并行频繁项集挖掘；补充的贝叶斯分类、随机森林决策树分类。 一、分类算法 （一）Logistic 回归（SGD...
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2013-11-08 16:59:00
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# Hadoop和Mahout：强大的大数据处理工具
在当前大数据时代，处理海量数据的需求越来越迫切。为了解决这一问题，许多开源工具应运而生，其中Hadoop和Mahout就是最为流行的两个工具之一。本文将介绍Hadoop和Mahout的基本概念、使用场景以及代码示例。
## Hadoop简介
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据。它可以将大数据集分布式地存储在多个计算机集群
原创
2024-01-12 06:28:14
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前言用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的API接口；困难是因为我们不了解算法细节，很难去根据业务的场景进行算法配置和调优。本文将深入算法API去解释Mahout推荐算法底层的一些事。目录Mahout推荐算法介绍 算法评判标准：召回率与准确率 Recommender.java的A...
原创
2018-09-18 23:52:05
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环境apache-maven-3.0.5-bin.tar hadoop-1.1.2-bin.tar mahout-distribution-0.7-src.tar mahout 需要编译hadoop就不说了 然后环境变量需要设置的这几个 然后就是进入mahout 目录进行编译mvn install -Dmaven.
原创
2013-05-14 16:47:00
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转自: http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/13508417推荐数据的处理是大规模的，在集群环境下一次要处理的数据可能是数GB，所以Mahout针对推荐数据进行了优化。Preference在Mahout中，用户的喜好被抽象为一个Preference，包含了userId，itemId和偏好值（user对item的偏好）。Preference是
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精选
2013-12-08 02:38:46
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https://issues.apache.org/jira/browse/MAHOUT-1329
原创
2023-05-12 21:58:04
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