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[美] Sean Owen，Robin Anil，Ted Dunning，Ellen Friedman 著，王斌，韩冀中，万吉 译

图书标签:

• Mahout
• 机器学习
• 推荐系统
• 数据挖掘
• Hadoop
• Java
• 算法
• 大数据
• 协同过滤
• 聚类

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115347220

版次：1

商品编码：11421833

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2014-03-01

用纸：胶版纸

页数：321

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　Apache基金会官方推荐
　　Mathou核心团队专业力作
　　大数据时代机器学习的实战经典

内容简介

　　《Mahout实战》是Mahout领域的著作，出自该项目核心成员之手，立足实践，全面介绍了基于Apache Mahout的机器学习技术。《Mahout实战》开篇从Mahout的故事讲起，接着分三部分探讨了推荐系统、聚类和分类，附录涵盖JVM调优、Mahout 数学知识和相关资源。
　　《Mahout实战》适合所有数据分析和数据挖掘人员阅读，需要有Java语言基础。

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。

内页插图

精彩书评

　　“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

第1章　初识Mahout
1．1　Mahout的故事
1．2　Mahout的机器学习主题
1．2．1　推荐引擎
1．2．2　聚类
1．2．3　分类
1．3　利用Mahout和Hadoop处理大规模数据
1．4　安装Mahout
1．4．1　Java和IDE
1．4．2　安装Maven
1．4．3　安装Mahout
1．4．4　安装Hadoop
1．5　小结

第一部分　推荐

第2章　推荐系统
2．1　推荐的定义
2．2　运行第一个推荐引擎
2．2．1　创建输入
2．2．2　创建一个推荐程序
2．2．3　分析输出
2．3　评估一个推荐程序
2．3．1　训练数据与评分
2．3．2　运行RecommenderEvaluator
2．3．3　评估结果
2．4　评估查准率与查全率
2．4．1　运行RecommenderIRStats-Evaluator
2．4．2　查准率和查全率的问题
2．5　评估GroupLens数据集
2．5．1　提取推荐程序的输入
2．5．2　体验其他推荐程序
2．6　小结

第3章　推荐数据的表示
3．1　偏好数据的表示
3．1．1　Preference对象
3．1．2　PreferenceArray及其实现
3．1．3　改善聚合的性能
3．1．4　FastByIDMap和FastIDSet
3．2　内存级DataModel
3．2．1　GenericDataModel
3．2．2　基于文件的数据
3．2．3　可刷新组件
3．2．4　更新文件
3．2．5　基于数据库的数据
3．2．6　JDBC和MySQL
3．2．7　通过JNDI进行配置
3．2．8　利用程序进行配置
3．3　无偏好值的处理
3．3．1　何时忽略值
3．3．2　无偏好值时的内存级表示
3．3．3　选择兼容的实现
3．4　小结

第4章　进行推荐
4．1　理解基于用户的推荐
4．1．1　推荐何时会出错
4．1．2　推荐何时是正确的
4．2　探索基于用户的推荐程序
4．2．1　算法
4．2．2　基于GenericUserBased-Recommender实现算法
4．2．3　尝试GroupLens数据集
4．2．4　探究用户邻域
4．2．5　固定大小的邻域
4．2．6　基于阈值的邻域
4．3　探索相似性度量
4．3．1　基于皮尔逊相关系数的相似度
4．3．2　皮尔逊相关系数存在的问题
4．3．3　引入权重
4．3．4　基于欧氏距离定义相似度
4．3．5　采用余弦相似性度量
4．3．6　采用斯皮尔曼相关系数基于相对排名定义相似度
4．3．7　忽略偏好值基于谷本系数计算相似度
4．3．8　基于对数似然比更好地计算相似度
4．3．9　推测偏好值
4．4　基于物品的推荐
4．4．1　算法
4．4．2　探究基于物品的推荐程序
4．5　Slope-one推荐算法
4．5．1　算法
4．5．2　Slope-one实践
4．5．3　DiffStorage和内存考虑
4．5．4　离线计算量的分配
4．6　最新以及试验性质的推荐算法
4．6．1　基于奇异值分解的推荐算法
4．6．2　基于线性插值物品的推荐算法
4．6．3　基于聚类的推荐算法
4．7　对比其他推荐算法
4．7．1　为Mahout引入基于内容的技术
4．7．2　深入理解基于内容的推荐算法
4．8　对比基于模型的推荐算法
4．9　小结

第5章　让推荐程序实用化
5．1　分析来自约会网站的样本数据
5．2　找到一个有效的推荐程序
5．2．1　基于用户的推荐程序
5．2．2　基于物品的推荐程序
5．2．3　slope-one推荐程序
5．2．4　评估查准率和查全率
5．2．5　评估性能
5．3　引入特定域的信息
5．3．1　采用一个定制的物品相似性度量
5．3．2　基于内容进行推荐
5．3．3　利用IDRescorer修改推荐结果
5．3．4　在IDRescorer中引入性别
5．3．5　封装一个定制的推荐程序
5．4　为匿名用户做推荐
5．4．1　利用PlusAnonymousUser-DataModel处理临时用户
5．4．2　聚合匿名用户
5．5　创建一个支持Web访问的推荐程序
5．5．1　封装WAR文件
5．5．2　测试部署
5．6　更新和监控推荐程序
5．7　小结

第6章　分布式推荐
6．1　分析Wikipedia数据集
6．1．1　挑战规模
6．1．2　分布式计算的优缺点
6．2　设计一个基于物品的分布式推荐算法
6．2．1　构建共现矩阵
6．2．2　计算用户向量
6．2．3　生成推荐结果
6．2．4　解读结果
6．2．5　分布式实现
6．3　基于MapReduce实现分布式算法
6．3．1　MapReduce简介
6．3．2　向MapReduce转换：生成用户向量
6．3．3　向MapReduce转换：计算共现关系
6．3．4　向MapReduce转换：重新思考矩阵乘
6．3．5　向MapReduce转换：通过部分乘积计算矩阵乘
6．3．6　向MapReduce转换：形成推荐
6．4　在Hadoop上运行MapReduce
6．4．1　安装Hadoop
6．4．2　在Hadoop上执行推荐
6．4．3　配置mapper和reducer
6．5　伪分布式推荐程序
6．6　深入理解推荐
6．6．1　在云上运行程序
6．6．2　考虑推荐的非传统用法
6．7　小结

第二部分　聚类

第7章　聚类介绍
7．1　聚类的基本概念
7．2　项目相似性度量
7．3　Hello World：运行一个简单的聚类示例
7．3．1　生成输入数据
7．3．2　使用Mahout聚类
7．3．3　分析输出结果
7．4　探究距离测度
7．4．1　欧氏距离测度
7．4．2　平方欧氏距离测度
7．4．3　曼哈顿距离测度
7．4．4　余弦距离测度
7．4．5　谷本距离测度
7．4．6　加权距离测度
7．5　在简单示例上使用各种距离测度
7．6　小结

第8章　聚类数据的表示
8．1　向量可视化
8．1．1　将数据转换为向量
8．1．2　准备Mahout所用的向量
8．2　将文本文档表示为向量
8．2．1　使用TF-IDF改进加权
8．2．2　通过n-gram搭配词考察单词的依赖性
8．3　从文档中生成向量
8．4　基于归一化改善向量的质量
8．5　小结

第9章　Mahout中的聚类算法
9．1　k-means聚类
9．1．1　关于k-means你需要了解的
9．1．2　运行k-means聚类
9．1．3　通过canopy聚类寻找最佳k值
9．1．4　案例学习：使用k-means对新闻聚类
9．2　超越k-means： 聚类技术概览
9．2．1　不同类型的聚类问题
9．2．2　不同的聚类方法
9．3　模糊k-means聚类
9．3．1　运行模糊k-means聚类
9．3．2　多模糊会过度吗
9．3．3　案例学习：用模糊k-means对新闻进行聚类
9．4　基于模型的聚类
9．4．1　k-means的不足
9．4．2　狄利克雷聚类
9．4．3　基于模型的聚类示例
9．5　用LDA进行话题建模
9．5．1　理解LDA
9．5．2　对比TF-IDF与LDA
9．5．3　LDA参数调优
9．5．4　案例学习：寻找新闻文档中的话题
9．5．5　话题模型的应用
9．6　小结

第10章　评估并改善聚类质量
10．1　检查聚类输出
10．2　分析聚类输出
10．2．1　距离测度与特征选择
10．2．2　簇间与簇内距离
10．2．3　簇的混合与重叠
10．3　改善聚类质量
10．3．1　改进文档向量生成过程
10．3．2　编写自定义距离测度
10．4　小结

第11章　将聚类用于生产环境
11．1　Hadoop下运行聚类算法的快速入门
11．1．1　在本地Hadoop集群上运行聚类算法
11．1．2　定制Hadoop配置
11．2　聚类性能调优
11．2．1　在计算密集型操作中避免性能缺陷
11．2．2　在I/O密集型操作中避免性能缺陷
11．3　批聚类及在线聚类
11．3．1　案例分析：在线新闻聚类
11．3．2　案例分析：对维基百科文章聚类
11．4　小结

第12章　聚类的实际应用
12．1　发现Twitter上的相似用户
12．1．1　数据预处理及特征加权
12．1．2　避免特征选择中的常见陷阱
12．2　为Last．fm上的艺术家推荐标签
12．2．1　利用共现信息进行标签推荐
12．2．2　构建Last．fm艺术家词典
12．2．3　将Last．fm标签转换成以艺术家为特征的向量
12．2．4　在Last．fm数据上运行k-means算法
12．3　分析Stack Overflow数据集
12．3．1　解析Stack Overflow数据集
12．3．2　在Stack Overflow中发现聚类问题
12．4　小结

第三部分　分类

第13章　分类
13．1　为什么用Mahout做分类
13．2　分类系统基础
13．2．1　分类、推荐和聚类的区别
13．2．2　分类的应用
13．3　分类的工作原理
13．3．1　模型
13．3．2　训练、测试与生产
13．3．3　预测变量与目标变量
13．3．4　记录、字段和值
13．3．5　预测变量值的4种类型
13．3．6　有监督学习与无监督学习
13．4　典型分类项目的工作流
13．4．1　第一阶段工作流：训练分类模型
13．4．2　第二阶段工作流：评估分类模型
13．4．3　第三阶段工作流：在生产中使用模型
13．5　循序渐进的简单分类示例
13．5．1　数据和挑战
13．5．2　训练一个模型来寻找颜色填充：初步设想
13．5．3　选择一个学习算法来训练模型
13．5．4　改进填充颜色分类器的性能
13．6　小结

第14章　训练分类器
14．1　提取特征以构建分类器
14．2　原始数据的预处理
14．2．1　原始数据的转换
14．2．2　一个计算营销的例子
14．3　将可分类数据转换为向量
14．3．1　用向量表示数据
14．3．2　用Mahout API做特征散列
14．4　用SGD对20 Newsgroups数据集进行分类
14．4．1　开始：数据集预览
14．4．2　20 Newsgroups数据特征的解析和词条化
14．4．3　20 Newsgroups数据的训练代码
14．5　选择训练分类器的算法
14．5．1　非并行但仍很强大的算法：SGD和SVM
14．5．2　朴素分类器的力量：朴素贝叶斯及补充朴素贝叶斯
14．5．3　精密结构的力量：随机森林算法
14．6　用朴素贝叶斯对20 Newsgroups数据分类
14．6．1　开始：为朴素贝叶斯提取数据
14．6．2　训练朴素贝叶斯分类器
14．6．3　 测试朴素贝叶斯模型
14．7　小结

第15章　分类器评估及调优
15．1　Mahout中的分类器评估
15．1．1　获取即时反馈
15．1．2　确定分类"好"的含义
15．1．3　认识不同的错误代价
15．2　分类器评估API
15．2．1　计算AUC
15．2．2　计算混淆矩阵和熵矩阵
15．2．3　计算平均对数似然
15．2．4　模型剖析
15．2．5　20 Newsgroups语料上SGD分类器的性能指标计算
15．3　分类器性能下降时的处理
15．3．1　目标泄漏
15．3．2　特征提取崩溃
15．4　分类器性能调优
15．4．1　问题调整
15．4．2　分类器调优
15．5　小结

第16章　分类器部署
16．1　巨型分类系统的部署过程
16．1．1　理解问题
16．1．2　根据需要优化特征提取过程
16．1．3　根据需要优化向量编码
16．1．4　部署可扩展的分类器服务
16．2　确定规模和速度需求
16．2．1　多大才算大
16．2．2　在规模和速度之间折中
16．3　对大型系统构建训练流水线
16．3．1　获取并保留大规模数据
16．3．2　非规范化及下采样
16．3．3　训练中的陷阱
16．3．4　快速读取数据并对其进行编码
16．4　集成Mahout分类器
16．4．1　提前计划：集成中的关键问题
16．4．2　模型序列化
16．5　案例：一个基于Thrift的分类服务器
16．5．1　运行分类服务器
16．5．2　访问分类器服务
16．6　小结

第17章　案例分析--Shop It To Me
17．1　Shop It To Me选择Mahout的原因
17．1．1　Shop It To Me公司简介
17．1．2　Shop It To Me需要分类系统的原因
17．1．3　对Mahout向外扩展
17．2　邮件交易系统的一般结构
17．3　训练模型
17．3．1　定义分类项目的目标
17．3．2　按时间划分
17．3．3　避免目标泄漏
17．3．4　调整学习算法
17．3．5　特征向量编码
17．4　加速分类过程
17．4．1　特征向量的线性组合
17．4．2　模型得分的线性扩展
17．5　小结

附录A　JVM调优
附录B　Mahout数学基础
附录C　相关资源

索引

精彩书摘

　　在对上述数据进行向量化时面临的一个巨大挑战是缺乏一个Stack Overflow问题的好的词条化工具。很多问题和答案都包含来自不同编程语言的代码片段，而默认的StandardAnalyzer并未被设计成可以处理这类数据。因此需要编写解析器来处理代码中的括号和数组以及不同编程语言的奇怪格式。　　除了只使用问题之外，还可以将问题和它们的答案及评论打包在一起产生更大的文档来得到更多的问题聚类特征。与Twitter不同，由于内容较大，因此这里的拼写错误不会对聚类的质量造成太大的影响。但是增加—个DoubleMetaPh。ne过滤器还是可以稍微提高一点聚类质量的。由于数据很多，因此k—means和模糊k—means都会产生类似的结果。只有使用LDA主题作为特征才可以得到更高质量的结果，但是在该数据集上运行LDA时的CPU消耗可能会高的离谱。　　2.对用户数据进行聚类以发现相似用户　　假设你是一个长期使用JMS（Java Messaging Service，Java消息服务）API的开发人员，那么对你而言找到那些也使用jMS的用户十分有用。帮助用户形成这样的社区不仅可以提高网站的用户体验，还可以激发用户的参与度。与前面一样，这里可以通过聚类来计算出这种可能的社区。　　对用户聚类需要用户的特征向量。这些特征可以是用户发的帖子或解答的内容，或者是用户和其他用户的交互信息。下面给出了向量的一些特征：　　用户创建的问题或解答的内容，包括来自文本和代码片段的n元组（n—gram）；　　对当前用户发的帖子进行回复或评论的其他用户。　　可以只利用发帖的内容对用户聚类，也可以只利用共同的交互数目对用户聚类，或者两者同时使用。前面在对推文进行聚类时，只用到了内容信息。而利用交互特征来对用户聚类会是一个很好的实践体验。　　……

前言/序言

探索机器学习的深邃殿堂：从理论到实践的深度之旅 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，蕴含着无限的价值与洞察。如何从浩瀚的数据海洋中提取有意义的模式，预测未来趋势，乃至驱动智能决策，已成为现代科学与技术的核心挑战。本书，并非一本简单的技术手册，而是邀请您踏上一场系统性的机器学习探索之旅。我们将深入剖析机器学习的理论基石，揭示其背后的数学原理与算法精髓，并辅以详实的案例分析，引导您将这些抽象的概念转化为解决实际问题的强大工具。 第一章：机器学习的宇宙概览——拨开迷雾，认识本质 本章将为您构建一个清晰的机器学习全景图。我们不会直接跳入算法的细节，而是先从宏观视角出发，理解机器学习在人工智能领域中的定位与意义。我们将探讨机器学习的几种主要范式：监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习。每种范式都将配以生动形象的比喻和贴近生活的应用场景，帮助您理解其核心思想与适用范围。例如，我们将把监督学习比作“在老师的指导下学习”，通过已有的“正确答案”来训练模型；无监督学习则像“自己摸索规律”，在没有明确指导的情况下发现数据中的结构。同时，我们将简要回顾机器学习的发展历程，了解其从早期统计方法到如今深度学习浪潮的演变，感受其蓬勃发展的生命力。本章的目标是让您对机器学习有一个初步但深刻的认识，建立起学习后续章节的信心与兴趣。 第二章：数据——机器学习的生命线 任何智能系统的核心都离不开数据。本章将深入探讨数据的获取、清洗、预处理以及特征工程的重要性。我们将学习如何从不同的数据源收集信息，如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据标准化和归一化等操作，为模型训练打下坚实基础。更重要的是，我们将重点讲解特征工程的艺术——如何从原始数据中提取出对模型最有预测能力的特征。这包括但不限于数值型特征的转换、类别型特征的编码（如独热编码、标签编码）、以及如何创建新的交互特征。我们将通过多个实际数据集的案例，演示特征工程的技巧，以及它如何显著影响模型的性能。理解和掌握数据处理的艺术，是迈向成功的机器学习实践者的第一步。 第三章：监督学习的基石——分类与回归的奥秘 监督学习是机器学习中最常用、也是研究最深入的领域之一。本章将聚焦于监督学习的两大核心任务：分类与回归。我们将系统地介绍几种经典的监督学习算法，包括： 线性模型系列： 从最简单的线性回归与逻辑回归出发，理解模型的假设、损失函数以及优化方法。我们将探讨多项式回归、岭回归和Lasso回归，理解它们如何处理非线性关系和实现正则化，防止过拟合。 决策树与随机森林： 深入理解决策树的构建原理（如ID3、C4.5、CART），以及如何通过剪枝来优化模型。在此基础上，我们将学习集成学习的强大力量——随机森林，了解其如何通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提升准确性和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： 探索SVM的核心思想，包括最大间隔分类器、核函数（线性核、多项式核、径向基核）以及软间隔的思想。我们将详细讲解SVM如何在高维空间中找到最优分类超平面，并解释其在处理非线性可分问题时的优势。 K近邻（KNN）： 理解KNN的“懒惰学习”机制，以及距离度量在其中的关键作用。我们将探讨KNN的优缺点，以及如何在实践中选择合适的K值和距离度量。 对于每种算法，我们都将从理论层面深入剖析其工作原理，并辅以代码实现示例，让您能够亲手构建和训练模型。同时，我们将讨论每种算法的适用场景、优缺点以及评估模型性能的常用指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、R²分数等）。 第四章：无监督学习的探索——挖掘数据的隐藏结构 在没有预先标记好的目标变量的情况下，如何从数据中发现内在的模式和结构？本章将带您进入无监督学习的奇妙世界。 聚类算法： 我们将重点介绍几种经典的聚类算法。 K-Means： 理解K-Means算法的迭代过程，以及如何选择合适的K值（如肘部法则、轮廓系数）。我们将探讨K-Means的优点与局限性，以及如何应对其对初始质心敏感的问题。 层次聚类： 学习凝聚型和分裂型层次聚类的方法，理解如何通过树状图（Dendrogram）来可视化聚类结果，并选择合适的聚类层级。 DBSCAN： 探索基于密度的聚类算法DBSCAN，理解其如何发现任意形状的簇，并有效处理噪声点。 降维技术： 当数据维度过高时，会带来“维度灾难”的问题。本章将介绍几种有效的降维技术： 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的数学原理，包括协方差矩阵、特征值和特征向量。我们将学习如何利用PCA找到数据的主要变化方向，实现数据的压缩与可视化。 t-SNE： 探索t-SNE在可视化高维数据方面的独特优势，理解其如何将高维空间中的点映射到低维空间，同时尽量保留原始数据的局部结构。 本章将通过实例演示，展示如何利用无监督学习算法进行用户画像、市场细分、异常检测等实际应用。 第五章：模型评估与调优——让模型更加智能 训练出模型只是第一步，如何确保模型的泛化能力，避免过拟合或欠拟合，是机器学习成功的关键。本章将聚焦于模型评估与调优的技术。 交叉验证： 深入理解K折交叉验证、留一法等交叉验证技术的原理与应用，学习如何更可靠地评估模型的性能。 正则化技术： 回顾并深入讲解L1和L2正则化在防止过拟合中的作用，以及它们如何影响模型的复杂度。 超参数调优： 学习网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高级的贝叶斯优化等超参数调优方法，找到模型的最佳配置。 模型选择： 学习如何根据任务需求、数据特性以及模型性能指标，选择最适合的算法和模型。 我们将通过实际案例，演示如何系统地评估模型，诊断问题，并运用各种调优技术来提升模型的准确性和鲁棒性。 第六章：实际应用场景与案例深度解析 理论学习固然重要，但将知识转化为解决实际问题的能力更为关键。本章将通过多个真实世界的案例，将前几章的理论知识融会贯通。我们将深入分析不同领域的机器学习应用，例如： 推荐系统： 如何利用协同过滤、内容推荐等技术，为用户提供个性化的内容或商品推荐。 文本分析与情感识别： 如何运用自然语言处理技术，对文本数据进行分类、主题建模，并识别其中蕴含的情感倾向。 图像识别与计算机视觉基础： 简要介绍图像识别的基本原理，以及如何使用简单的机器学习模型进行图像分类。 金融领域的风险预测： 如何运用机器学习模型预测信用风险、欺诈行为等。 每个案例都将从问题定义、数据准备、模型选择、训练、评估到最终应用，进行详尽的分解与阐述，让您看到机器学习在真实世界中的强大力量。 第七章：未来的展望与学习路径 在完成对机器学习基础知识的系统学习后，本章将带您展望机器学习的未来发展趋势，包括深度学习、强化学习的最新进展，以及机器学习在各个领域的交叉应用。同时，我们将为您提供一条清晰的学习路径，指导您在掌握本书内容后，如何进一步深入学习更高级的主题，以及如何持续跟踪机器学习领域的最新研究成果。 本书旨在为您提供一个坚实的机器学习理论基础和丰富的实践经验。通过系统的学习，您将能够理解机器学习的底层逻辑，掌握常用算法的原理与应用，并具备独立解决实际问题的能力。无论您是初学者，还是希望深化理解的从业者，本书都将是您探索机器学习世界、开启智能时代之旅的宝贵伙伴。

评分☆☆☆☆☆

《Mahout实战》这本书给我带来的最大收获，是它让我看到了Mahout在处理大规模数据集时的强大能力。书中关于分布式计算和MapReduce的介绍，让我对Hadoop生态系统有了更深的认识，也理解了Mahout是如何在这种框架下工作的。在阅读过程中，我尝试着书中提供的案例，用自己的数据集进行训练和测试。结果证明，Mahout在处理海量数据时，其效率和准确性都令人印象深刻。这本书的优点在于，它不仅教你如何使用Mahout，更让你理解背后的原理。书中对于不同算法的优缺点对比，以及在不同场景下的适用性分析，都让我受益匪浅。总而言之，如果你想掌握一款能够应对大数据挑战的机器学习库，那么《Mahout实战》绝对是你的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

这本《Mahout实战》简直是开启我机器学习探索之旅的一扇大门！初次接触Mahout，我完全是个门外汉，对各种算法和分布式计算概念感到一头雾水。然而，这本书以一种非常接地气的方式，一步步地引导我理解了Mahout的核心理念和实际应用。从基础的安装配置，到最关键的推荐系统、聚类和分类算法的讲解，书中无处不体现着作者深厚的功底和严谨的逻辑。我尤其喜欢书中对每一个算法的讲解都配有详细的步骤和代码示例，这让我能够亲手去实践，去感受算法的魅力。很多时候，我会被一个复杂的概念困扰，但翻阅这本书，总能找到清晰易懂的解释。书中对于一些常见问题的分析和解决方案也相当到位，让我少走了不少弯路。读完这本书，我对Mahout的掌握程度可以说是突飞猛进，更有信心去 tackling 更复杂的机器学习项目了。

评分☆☆☆☆☆

《Mahout实战》这本书的价值，在于它不仅仅停留在理论层面，而是真正地将理论与实践紧密结合。书中大量的实战案例，让我得以窥探Mahout在真实世界中的应用场景。例如，在构建推荐系统的那一章节，作者详细地介绍了如何利用Mahout实现协同过滤，并提供了完整的代码框架。我按照书中的指导，一步步地搭建了自己的推荐系统，并对其效果进行了评估。这种“边学边做”的学习方式，让我对Mahout的理解更加深刻。书中对于数据预处理、模型训练、结果评估等环节的讲解也十分细致，让我能够全面地掌握整个流程。而且，这本书的写作风格也很有吸引力，语言流畅，逻辑清晰，读起来不会感到枯燥。对于任何想要深入了解Mahout，并将其应用于实际项目中的读者来说，这本书都是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在业余时间钻研机器学习技术的爱好者，《Mahout实战》这本书可以说是我近期的“精神食粮”。我一直对利用数据挖掘技术来发现潜在规律充满兴趣，而Mahout正是实现这一目标的强大工具。这本书的结构非常清晰，从基础概念的普及到核心算法的深入剖析，层层递进。我尤其对书中关于推荐系统算法的讲解印象深刻，它详细地阐述了各种推荐策略的实现细节，并且提供了可以直接运行的代码。我尝试着将这些代码应用到我自己的兴趣项目中，效果非常显著。这本书的作者在写作时，仿佛能够洞察读者可能遇到的困惑，并提前给出解答，这一点非常难得。总的来说，这本书不仅提升了我对Mahout的理解，更激发了我进一步探索大数据和人工智能领域的决心。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，对于一个对大数据和机器学习领域充满好奇但又缺乏实操经验的学习者来说，《Mahout实战》这本书简直是及时雨。它的内容组织非常合理，从入门级的介绍到进阶级的算法解析，循序渐进，让我能轻松地跟上作者的思路。书中对Mahout几个核心模块的讲解，比如推荐、聚类和分类，都非常到位。我特别欣赏书中对每个算法的数学原理和实现细节的阐述，虽然有时候会需要花费一些时间去消化，但最终的理解是扎实的。而且，书中提供的代码示例也十分实用，我可以直接拿来修改和应用，大大缩短了我的学习曲线。书中的一些图表和示意图也起到了很好的辅助作用，帮助我更直观地理解复杂的概念。总的来说，这本书为我打开了Mahout的大门，让我能够自信地迈出在大数据分析领域的第一步。

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送货快，质量好，其他都不错！

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不错的商品不错的商品

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非常不错的书,a...............的确不错

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有些老旧，但还算经典，可配合其他的书一起学习

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书是正品，可以好好学学机器学习的算法

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很不错的书，对我很有帮助。

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2、客服不错。态度挺好的。

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