Mahout Bayes分类

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Mahout Bayes分类器是按照<Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classiers>论文写出来了,具体查看论文实现包括三部分:The Trainer(训练器).The Model(模型).The Classifier(分类器) 1.训练首先,要对输入数据进行预处理,转化成Bayes M/R job读入数据要求的格式,即训练器输入的数据是KeyValueTextInputFormat格式,第一个字符是类标签,剩余的是特…

Mahout 分类算法

实验简介本次课程学习了Mahout 的 Bayes 分类算法. 一.实验环境说明 1. 环境登录无需密码自动登录,系统用户名 shiyanlou 2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux 命令行终端,打开后会进入 Bash 环境,可以使用 Linux 命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的 HTML/JS 页面即可: GVim:非常好用的编辑器,最简单的用…

机器学习 101 Mahout 简介建立一个推荐引擎使用 Mahout 实现集群使用 Mahout 实现内容分类结束语下载资源

机器学习 101 Mahout 简介建立一个推荐引擎使用 Mahout 实现集群使用 Mahout 实现内容分类结束语下载资源相关主题在信息时代,公司和个人的成功越来越依赖于迅速有效地将大量数据转化为可操作的信息.无论是每天处理数以千计的个人电子邮件消息,还是从海量博客文章中推测用户的意图,都需要使用一些工具来组织和增强数据. 这其中就蕴含着机器学习领域以及本文章所介绍项目的前景:Apache Mahout(见参考资料). 机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技…

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分类看起来比聚类和推荐麻烦多了分类算法与聚类和推荐算法的不同:必须是有明确结果的,必须是有监督的,主要用于预测和检测 Mahout的优势 mahout的分类算法对资源的要求不会快于训练数据和测试数据的增长速度,而且可以转换为分布式应用(数据规模如果不够大 Mahout表现可能不及其他类型的系统) 关键词表: Key idea Description Model A computer program that makes decisions; in classification, the out…

Mahout简介

Mahout简介一.mahout是什么 Apache Mahout是ApacheSoftware Foundation (ASF)旗下的一个开源项目,提供了一些经典的机器学习的算法,皆在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序.目前已经有了三个公共发型版本,通过ApacheMahout库,Mahout可以有效地扩展到云中.Mahout包括许多实现,包括聚类.分类.推荐引擎.频繁子项挖掘. Apache Mahout的主要目标是建立可伸缩的机器学习算法.这种可伸缩性是针对大规模的数据集而言的.…

Apache Mahout：适合所有人的可扩展机器学习框架

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout-scaling/ 在软件的世界中,两年就像是无比漫长的时光.在过去两年中,我们看到了社交媒体的风生水起.大规模集群计算的商业化(归功于 Amazon 和 RackSpace 这样的参与者),也看到了数据的迅猛增长以及我们诠释这些数据的能力的显著提升.“Apache Mahout 简介” 最初在 developerWorks 上发表也已经是两年之前的事情.这之后,Mahout 社区(以及项目的代码…