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Mahout算法解析与案例实战电子书

  全面分析Mahout算法库中不同模块中的各个算法的原理及其Mahout实现流程   每个算法都辅之以实战案例,同时还包括4个系统级案例,实战性强

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作       者:樊哲

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2014-06-01

字       数:850

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书是一本经典的Mahout著作,原理与实战并重。不仅全面分析了Mahout算法库中不同模块中的各个算法的原理及其Mahout实现流程,而且每个算法都辅之以实战案例。此外,还包括4个系统级案例,实战性非常强。 全书共11章分为三个部分:部分为基础篇(第1~2章),首先介绍了Mahout的应用背景、Mahout算法库收录的算法、Mahout的应用实例,以及发环境的搭建;第二部分为算法篇(第3~7章),分析了Mahout算法库中不同模块的各个算法的原理以及Mahout实现流程,同时在每章书末含有每个算法的实战,让读者可以自己运行程序,感受程序运行的各个流程;第三部分为实战篇(第8~11章),通过对4个不同系统案例的分析讲解,让读者了解一个完整的云平台系统的各个流程,从需求到系统框架到系统功能再到功能发。<br/>【推荐语】<br/>全面分析Mahout算法库中不同模块中的各个算法的原理及其Mahout实现流程 每个算法都辅之以实战案例,同时还包括4个系统级案例,实战性强<br/>【作者】<br/>樊哲 资深软件发工程师,精通Java相关技术,专注数据挖掘领域,对Hadoop和Mahout等大数据技术有较深的研究和丰富的实践,目前正从事Mahout算法发方面的工作。活跃于CSDN和Hadoop技术论坛等社区,荣获“CSDN2013博客之星”头衔。<br/>
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扉页

前言

目录

第一部分 基础篇

第1章 Mahout简介

1.1 Mahout应用背景

1.2 Mahout算法库

1.3 Mahout应用

1.4 本章小结

第2章 Mahout安装配置

2.1 Mahout安装前的准备

2.2 两种安装方式

2.3 测试安装

2.4 本章小结

第二部分 算法篇

第3章 聚类算法

3.1 Canopy算法

3.2 K-Means算法

3.3 Mean Shift算法

3.4 本章小结

第4章 分类算法

4.1 Bayesian算法

4.2 Random Forests算法

4.3 本章小结

第5章 协同过滤算法

5.1 Distributed Item-Based Collaborative Filtering算法

5.2 Collaborative Filtering with ALSWR算法

5.3 本章小结

第6章 模式挖掘算法

6.1 FP树关联规则算法

6.2 本章小结

第7章 Mahout中的其他算法

7.1 Dimension Reduction算法

7.2 本章小结

第三部分 实战篇

第8章 Friend Find系统

8.1 系统功能

8.2 数据库设计

8.3 系统技术框架

8.4 系统流程

8.5 系统实现

8.6 本章小结

第9章 Wine Identification系统

9.1 系统功能

9.2 系统框架

9.3 数据库设计

9.4 系统流程

9.5 系统实现

9.6 本章小结

第10章 Dating Recommender系统

10.1 系统功能

10.2 系统框架

10.3 数据库设计

10.4 系统流程

10.5 算法设计

10.6 系统实现

10.7 本章小结

第11章 博客推荐系统

11.1 系统功能

11.2 系统框架

11.3 数据库设计

11.4 系统流程

11.5 算法设计

11.6 系统实现

11.7 本章小结

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