Mahout in Action
Ellen Friedman, Ellen, Sean Owen, Sean, Ted Dunning, Ted, Robin Anil, Robin
Langue : anglais
Edité par Manning Publications Co. LLC, 2011
- Livre broché
- Occasion

Vendeur : Better World Books: West, Reno, NV, Etats-UnisBetter World Books: West
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- Titre
- Mahout in Action
- Auteur
- Ellen Friedman, Ellen, Sean Owen, Sean, Ted Dunning, Ted, Robin Anil, Robin
- Éditeur
- Manning Publications Co. LLC
- Année de publication
- 2011
- État de l'article
- Very Good
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1935182684
- ISBN à 13 chiffres
- 9781935182689
- Poids de l'article
- 1,554 livre
- Dimensions
- N/A
Mahout in Action is a hands-on introduction to machine learning with Apache Mahout. Following real-world examples, the book presents practical use cases and then illustrates how Mahout can be applied to solve them. Includes a free audio- and video-enhanced ebook.
About the Technology
A computer system that learns and adapts as it collects data can be really powerful. Mahout, Apache's open source machine learning project, captures the core algorithms of recommendation systems, classification, and clustering in ready-to-use, scalable libraries. With Mahout, you can immediately apply to your own projects the machine learning techniques that drive Amazon, Netflix, and others.
About this Book
This book covers machine learning using Apache Mahout. Based on experience with real-world applications, it introduces practical use cases and illustrates how Mahout can be applied to solve them. It places particular focus on issues of scalability and how to apply these techniques against large data sets using the Apache Hadoop framework.
This book is written for developers familiar with Java -- no prior experience with Mahout is assumed.
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What's Inside
- Use group data to make individual recommendations
- Find logical clusters within your data
- Filter and refine with on-the-fly classification
- Free audio and video extras
Table of Contents
- Meet Apache Mahout
- Introducing recommenders
- Representing recommender data
- Making recommendations
- Taking recommenders to production
- Distributing recommendation computations
- Introduction to clustering
- Representing data
- Clustering algorithms in Mahout
- Evaluating and improving clustering quality
- Taking clustering to production
- Real-world applications of clustering
- Introduction to classification
- Training a classifier
- Evaluating and tuning a classifier
- Deploying a classifier
- Case study: Shop It To Me
PART 1 RECOMMENDATIONS
PART 2 CLUSTERING
PART 3 CLASSIFICATION
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Robin Anil joined Apache's Mahout project as a Google Summer of Code student in 2008 and contributed to the Classifier and Frequent Pattern Mining packages with algorithms that run on the Hadoop Map/Reduce platform. Since 2009, he has been a committer at Mahout and works as a full-time Software Engineer at Google.
Ted Dunning is Chief Application Architect at MapR Technologies and committer and PMC member for the Apache Mahout project. He contributing to the Mahout clustering, classification and matrix decomposition algorithms. He was the chief architect behind the MusicMatch (now Yahoo Music) and Veoh recommendation systems, and built fraud detection systems for ID Analytics.
Ellen Friedman is an experienced writer with a doctorate in biochemistry. In addition to a research career, she has written on a wide range of scientific and technical topics including molecular biology, medicine and earth science.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Better World Books: West
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