Mahout实战

[美] Sean Owen

出版时间

2014-02-28

ISBN

9787115347220

评分

★★★★★
书籍介绍
这不是一本讲算法原理的书,而是一座把学术界的机器学习搬到工程实践的桥梁。作者把推荐、聚类、分类等核心算法封装成现成库,让开发者无需啃论文就能在项目中直接调用亚马逊、Netflix那套技术。读者最看重的正是这一点:它把
作者简介
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。
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."
目录
第1章 初识Mahout  1
1.1  Mahout的故事  1
1.2  Mahout的机器学习主题  2
1.2.1  推荐引擎  2
1.2.2  聚类  3

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用户评论
Mahout的出现代表着机器学习从象牙塔和顶尖专家过渡到海量应用系统,相信未来10年将持续快速发展。
还是来本 主要介绍api 和 参数 + 用法的好些, 讲应用的太啰嗦了.
纯入门书
代码挺翔实,理论略简单,内容稍过时。
总体还是不错的,作为入门类书籍,例子很详细,也很经典。但是对于优化的部分不够深入,整体还是适合入门的,还需要自己深入去读一些推荐算法的论文进行拓展
覆盖面还不错,内容也很简练,但是对核心的算法介绍不多,特别是聚类/分类,基本一笔带过
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