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我們可以使用Apache Mahout來快速創建高效擴展性又好的機器學習應用。Mahout結合了諸如H2O算法、Scala、Spark和Hadoop MapReduce等模塊，為開發人員提供了一個構建可擴展算法的環境?，F在最新的版本是去年11月6日發布的0.11.1版本。

? Apache Mahout支持一個叫做Samsara的數學環境，用戶可以在Samsara中使用它提供的常見算法來開發自己的數學解決方案。Samsara對于線性代數、數據結構和統計操作都有著很好的支持，而且可以通過Scala的Mahout擴展或Mahout庫來進行定制。Samara對很多常見算法都進行了重寫因此速度上有一定的提升。這里我們能列出的一些算法包括：樸素貝葉斯分類器、矩陣分解、協同過濾以及神經網絡。新加入的相似性分析還可以通過分析用戶的點擊來實現共現推薦算法。 Apache Mahout GitHub地址：https://github.com/apache/mahout 2014 年 4 月 25 日 ? 不過 hadoop 3.0 號稱比 spark 快10唄。 不知道 Mahout 會不會跟 MR say Hi ！ ?互聯網變化這么快，誰知道呢？

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Mahout 概述 Mahout 安裝 一 下載解壓縮 -------未測 不推薦-------- wget http://archive.apache.org/dist/mahout/0.7/mahout-distribution-0.7.tar.gz -------已測 推薦 --------
wget http://archive.apache.org/dist/mahout/0.9/mahout-distribution-0.9.tar.gz wget http://archive.apache.org/dist/mahout/0.10.1/apache-mahout-distribution-0.10.1.tar.gz
wget 11.0 版本 也沒問題
? 二 配置 profile 三?獲取數據? 國外教育網站專門檢測聚類 http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data 四 Mahout 測試 1 0.7 mahout 創建 hdfs dfs -mkdir /testdata （未測試） 2 0.9 mahout 創建? 1）hdfs dfs -mkdir /user 2）hdfs dfs -mkdir /user/root 3 0.7 mahout 上傳 hdfs dfs -put /usr/local/opt/mahout-distribution-0.9/synthetic_control.data?/testdata 0.9 mahout 上傳 hdfs dfs -put /usr/local/opt/mahout-distribution-0.7/synthetic_control.data /user/root/testdata

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上傳好測試數據后 開始運行job 命令： hadoop jar mahout-examples-0.9-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job
下載一個 Mahout 11版本。。 15年8月 wget http://archive.apache.org/dist/mahout/0.11.0/apache-mahout-distribution-0.11.0.tar.gz

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解決此問題。 原因是數據源問題。 ? 推薦、用戶分類、文檔打標簽、疾病診斷、安全監控、質量控制、安全部門的招募、藥劑檢測等方面發揮著重要的作用。 ? Mahout 算法庫介紹 解析聚類算法 解析分類算法 協同過濾算法 ? ? 未完待續

轉載于:https://www.cnblogs.com/rocky24/p/5817280.html

總結

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