Hadoop，Hbase，mahout三者兼容版本的API文档，这三个API版本对应的Hadoop组件相互兼容，很方便的

mahout 学 习 资 料，适合初学者

基于Mahout的新闻推荐系统 相关技术 推荐算法 基于用户的协同过滤 基于内容的推荐 基于景点的推荐 ：整体框架，实现了协同过滤 ，建立VSM ：分词，关键词提取 ：分词，关键词 ：提供API，ORM 关键实现 基于用户的协同过滤 直接调用Mahout相关接口即可 选择不同的用户相似度度量方法，这里选择了基于谷本系数，基于对数似然和基于曼哈顿距离 基于内容的推荐 对新闻文本进行分词 调用Deeplearning4j中内置paragraphvector的方法，通过doc2vec内置VSM 用Gensim会更方便点 基于景点的推荐 统计最高浏览量 过滤一定时间前的新闻保证景点的准确 评估指标 F1-Measure（精度+召回率） 算法 最近邻数量K 推荐数N F1-措施 UserCF--Tanimoto 20 11 0.481591183699049 UserCF--Log

机器学习、推荐算法.提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等

基于mahout的数据挖掘技术课程 共35页.rar

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k-Nearest Neighbors algorithm (k-NN) implemented on Apache Spark. This uses a hybrid spill tree approach to achieve high accuracy and search efficiency. The simplicity of k-NN and lack of tuning parameters makes k-NN a useful baseline model for many machine learning problems.

kmeans聚类算法 基于划分的方法单机版基于学习

Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。