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mahout in action. mahout实践指南 mahout算法解析与案例实战

最近在搞随机森林算法，然后用了vmware workstation pro，搭建了mahout的运行环境，主要想利用随机森林算法对两个数据包进行预测，但是不知道随机森林算法在ubuntu上的运行命令和步骤，求高手赐教！！在线等！！挺急的！！QAQ

安装好mahout，测试自带的例子，出现如图错误，请大神指教啊🙏

按照书上做kmeans聚类分析，可是提示我jar包打不开，我该怎么办？好悲伤啊，求大神赐教！

mahout 推荐引擎的相关介绍，理解，如何应用 http://www.liujie.xin/news/develop/arc48.html

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有谁会做这个系统吗?会的商量 价格可议

如题，谱聚类算法怎样使用？但愿有人回答

Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop。Hadoop的安装网上很多，并不复杂，这里不再讲述，接下来阐述怎么安装Mahout。 1：下载二进制解压安装。 到http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.7下载，我选择下载二进制包，直接解压及可。 hadoop@ubuntu:~$ tar -zxvf mahout-distribution-0.7.tar.gz 2：配置环境变量：在/etc/profile，/home/hadoop/.bashrc中添加如下红色信息 #set java environment MAHOUT_HOME=/home/hadoop/mahout-distribution-0.7 PIG_HOME=/home/hadoop/pig-0.9.2 HBASE_HOME=/home/h

想求一个mahout 的入门视频教程（希望有安装教程），不胜感谢！

Mahout 支持一些集群算法实现（都是使用 Map-Reduce 编写的），它们都有一组各自的目标和标准： Canopy：一种快速集群算法，通常用于为其他集群算法创建初始种子。 k-Means（以及 模糊 k-Means）：根据项目与之前迭代的质心（或中心）之间的距离将项目添加到 k 集群中。 Mean-Shift：无需任何关于集群数量的 推理知识的算法，它可以生成任意形状的集群。 Dirichlet：借助基于多种概率模型的集群，它不需要提前执行特定的集群视图。 从实际的角度来说，名称

Mahout 目前支持两种根据贝氏统计来实现内容分类的方法。第一种方法是使用简单的支持 Map-Reduce 的 Naive Bayes 分类器。Naive Bayes 分类器为速度快和准确性高而著称，但其关于数据的简单（通常也是不正确的）假设是完全独立的。当各类的训练示例的大小不平衡，或者数据的独立性不符合要求时，Naive Bayes 分类器会出现故障。第二种方法是 Complementary Naive Bayes，它会尝试纠正 Naive Bayes 方法中的一些问题，同时仍然能够维持简单性和速度。但在本文中，我

虽然在开源领域中相对较为年轻，但 Mahout 已经提供了大量功能，特别是在集群和 CF 方面。Mahout 的主要特性包括： 　　Taste CF。Taste 是 Sean Owen 在 SourceForge 上发起的一个针对 CF 的开源项目，并在 2008 年被赠予 Mahout。 　　一些支持 Map-Reduce 的集群实现包括 k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift。 　　Distributed Naive Bayes 和 Complementary Naive Bayes 分类实现。 　　针对进化编程的分布式适用性功能。 　　Matrix 和矢量库。 　　上述算法的示例。

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。Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头，目前已经有了三个公共发行版本。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。Mahout 的创始人 Grant Ingersoll 介绍了机器学习的基本概念，并演示了如何使用 Mahout 来

讨论mahout技术

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