炼数成金 如何用Mahout来进行机器学习平台 7课

xiake918

课程介绍：

Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员，是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。Mahout是一个跨学科产品，同时也是我认为Hadoop家族中，最有竞争力，最难掌握，最值得学习的一个项目之一。

Mahout为数据分析人员，解决了大数据的门槛；为算法工程师，提供基础的算法库；为Hadoop开发人员，提供了数据建模的标准；为运维人员，打通了和Hadoop连接。

Mahout就是训象人，在Hadoop上创造新的智慧！

Mahout 是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。

根据”Mahout In Action”书中的介绍，Mahout实现3大类算法, 推荐(Recommendation)，聚类(Clustering)，分类(Classification)。

课程目录：

01、机器学习、Mahout与Hadoop的过去，现在与未来
02、推荐系统算法与架构剖析
03、推荐系统应用案例
04、购物篮分析：频繁模式与频繁子项挖掘
05、聚类算法模型
06、企业大数据环境实现聚类的案例
07、常用分类器及应用场景：贝叶斯，随机森林，SGD，SVM

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guodong_1980

强烈支持楼主ing……