书籍介绍
这不本教你掌握前沿算法的权威著作，而是一份关于“如何入门推荐系统与聚类”的诚实指南。作者Sean Owen是Mahout项目的核心贡献者，书中以协同过滤、聚类和分类三大技术为主线，用可运行的实战案例把抽象算法落到代码层面。读者普遍反馈：内容详实、实战性强，但深度有限，更适合刚接触机器学习、想快速上手的人。需要提醒的是，Mahout如今已被Spark取代，本书的分布式（Hadoop）部分已显过时。因此它真正的价值在于：帮你建立对推荐与聚类核心思想的直观理解，而非追逐最新工程实践。
精彩摘录
- "Mahout 是一个开源的机器学习库，现在它主要包含的内容是协同过滤（collaborative filtering）、聚类和分类。Mahout用Java实现，并且是scalable的，和Hadoop结合紧密。"
- "clustering techniques attempt to. group a large number of things together into clusters that share some similarity. It is a way to discover hierarchy and order(层次和规律)in a large or hard-to-understand data set, and in that way reveal interesting patterns or make the data set easier to comprehend."
用户评论
看完了前面的推荐系统部分 还不错 挺实用的
内容有点偏过时了，现在mahout的版本都0.8了
推荐精读。
In Action都是手册类的书了，EAP版本出来的时候还有一读的价值，现在大家都全面转向Spark了这本书就毫无意义了
简单扫了一眼
补录。13年左右学dm的时候读的
挺适合我的吧，clustering部分的分析很有收获啊。的确实战
就读了自己需要的几章。实战性很强一本书，适合入门！
简单，清晰，明了。好！
Manning Publications的其他书籍查看全部
Deep Learning with Python (2/e)
Functional Design and Architecture
Grokking Machine Learning
Unit Testing
Deep Learning with JavaScript
Istio in Action
求书
收藏