图灵程序设计丛书

Mahout实战

Sean Owen , Robin Anil , Ted Dunning , Ellen Friedman (作者) 王斌 , 韩冀中 , 万吉 (译者)
本书有语音讲解,请至相关章节观看中文字幕版。
通过收集数据来学习和演进的计算机系统威力无穷。Mahout作为Apache的开源机器学习项目,把推荐系统、分类和聚类等领域的核心算法浓缩到了可扩展的现成的库中。使用Mahout,你可以立即在自己的项目中应用亚马逊、Netflix及其他互联网公司所采用的机器学习技术。

本书出自Mahout核心成员之手,得到Apache官方推荐,权威性毋庸置疑。作者凭借多年实战经验,为读者展现了丰富的应用案例,并细致地介绍了Mahout的解决之道。本书还重点讨论了可扩展性问题,介绍了如何利用Apache Hadoop框架应对大数据的挑战。

本书内容:
利用分组数据实现个性化推荐;
寻找数据中的逻辑簇;
通过即时分类实现过滤与调优。

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出版信息

  • 书  名Mahout实战
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 傅志红
  • 出版日期2014-03-10
  • 书  号978-7-115-34722-0
  • 定  价79.00 元
  • 页  数340
  • 印刷方式黑白
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Mahout in Action
  • 原书号978-1935182689

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本书特色

Apache基金会官方推荐,Mathou核心团队权威力作,大数据时代机器学习的实战经典

“全面介绍Mahout机器学习实战的佳作。” ——Isabel Drost,Apache Mahout创始人

“深入浅出,复杂概念都讲解得透彻明白。” ——Rick Wagner,Red Hat

“出自核心开发团队之手,学习Mahout必读。" ——Philipp K. Janert,Gnuplot in Action作者

目录

版权声明 阅读
前言 阅读
致谢 阅读
关于本书 阅读
16个语音讲解 阅读
关于封面 阅读
第1章 初识Mahout 阅读
第一部分 推荐
第2章 推荐系统
第3章 推荐数据的表示
第4章 进行推荐
第5章 让推荐程序实用化
第6章 分布式推荐
第二部分 聚类
第7章 聚类介绍
第8章 聚类数据的表示
第9章 Mahout中的聚类算法
第10章 评估并改善聚类质量
第11章 将聚类用于生产环境
第12章 聚类的实际应用
第三部分 分类
第13章 分类
第14章 训练分类器
第15章 分类器评估及调优
第16章 分类器部署
第17章 案例分析—Shop It To Me
附录A JVM调优
附录B Mahout数学基础
附录C 相关资源

作者介绍

Sean Owen 现为大数据公司Cloudera数据产品总监,Myrrix创始人,曾任Apache Mahout项目管理委员会委员、谷歌高级软件工程师,是Mobile Web和Taste框架(现属于Mahout项目)的主力开发者。Owen拥有哈佛大学计算机科学专业学士学位。

Robin Anil 谷歌公司负责地图与广告方向的软件工程师,Apache Mahout项目管理委员会委员,为Mahout开发了贝叶斯分类器和频繁模式挖掘实现,曾经在雅虎公司任高级软件工程师。

Ted Dunning MapR Technologies公司首席应用架构师,Apache Mahout和Zookeeper项目管理委员会成员,为Mahout聚类、分类、矩阵分解算法做出了贡献,曾任DeepDyve公司CTO及多家公司首席科学家。

Ellen Friedman Apache Mahout项目代码提交者,生物化学博士学位,经验丰富的科技作家,作品涵盖计算机、分子生物学、医学和地球科学。

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