Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智慧型應用程式。Mahout包含許多實現，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘。此外，通過使用 Apache Hadoop 庫，Mahout 可以有效地擴展到雲中。
基本介紹
- 中文名：mahout
- 類別：開源項目
- 特性：Matrix 和矢量庫
- 創始人： Grant Ingersoll
- 包括：聚類、分類
- 版本：三個
主要特性,內容簡介,
主要特性
雖然在開源領域中相對較為年輕，但 Mahout 已經提供了大量功能，特別是在集群和 CF 方面。Mahout 的主要特性包括：
Taste CF。Taste 是 Sean Owen 在 SourceForge 上發起的一個針對 CF 的開源項目，並在 2008 年被贈予 Mahout。
一些支持 Map-Reduce 的集群實現包括 k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift。
Distributed Naive Bayes 和 Complementary Naive Bayes 分類實現。
針對進化編程的分散式適用性功能。
Matrix 和矢量庫。
上述算法的示例。
Taste CF。Taste 是 Sean Owen 在 SourceForge 上發起的一個針對 CF 的開源項目，並在 2008 年被贈予 Mahout。
一些支持 Map-Reduce 的集群實現包括 k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift。
Distributed Naive Bayes 和 Complementary Naive Bayes 分類實現。
針對進化編程的分散式適用性功能。
Matrix 和矢量庫。
上述算法的示例。
內容簡介
Mahout 的創始人 Grant Ingersoll 介紹了機器學習的基本概念，並演示了如何使用 Mahout 來實現文檔聚類、做出推薦和組織內容。
