【课程大纲】
第01课-Mahout数据挖掘工具(1) 共9页
第02课-Mahout数据挖掘工具(2) 共9页
第03课-Mahout数据挖掘工具(3) 共12页
第04课-Mahout数据挖掘工具(4) 共9页
第05课-Mahout数据挖掘工具(5) 共11页
第06课-Mahout数据挖掘工具(6) 共9页
第07课-Mahout数据挖掘工具(7) 共11页
第08课-Mahout数据挖掘工具(8) 共14页
第09课-Mahout数据挖掘工具(9) 共12页
第10课-Mahout数据挖掘工具(10) 共14页
第11课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(1) 共11页
第12课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(2) 共12页
第13课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(3) 共11页
第14课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(4) 共20页
第15课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(5) 共10页
第16课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(6) 共12页
第17课-Hadoop综合实战-文本挖掘项目(7) 共11页
《深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战》课程是一系列深度探索大数据分析的教程，重点关注Hadoop和Mahout这两个强大的工具。本课程共分为17个课时，全面讲解了Mahout数据挖掘工具的使用以及如何在Hadoop平台上进行文本挖掘项目的实践。
Hadoop是分布式计算框架，为大规模数据处理提供了高效、可扩展的解决方案。通过Hadoop，我们可以处理PB级别的数据，实现数据的存储、管理和分析。Mahout则是一个基于Hadoop的机器学习库，它提供了各种数据挖掘算法，如分类、聚类和协同过滤，使得开发者能够构建智能应用。
在文本挖掘项目中，课程涵盖了以下几个关键步骤：
1. **数据预处理**：在第7课中提到了使用Pig来划分数据集，这是数据预处理的重要环节。Pig是一种高级语言，可以简化Hadoop上的数据操作。通过Pig，可以方便地对数据集进行分割，形成训练集和测试集，确保模型训练和验证的有效性。此外，课程还强调了在不同分类中的文件数目比例保持一致（1:4），以保证训练的代表性。
2. **数据转换**：接着，使用`mahout seqdirectory`命令将数据集转化为序列文件，这是Mahout能处理的数据格式。随后，`mahout seq2sparse`将序列文件转化为稀疏向量，这一过程涉及到特征选择，例如设定最小文档频数（--minDF）、最小词频（--minSupport）、最大特征词数（--maxNGramSize）等参数，以便进行有效的特征提取。
3. **模型训练**：使用`mahout trainnb`命令训练朴素贝叶斯模型，这是文本分类中常用的算法。课程中还提到了平滑因子（--alpha）和是否训练互补事件（--trainComplementary），这些都是调整模型性能的关键参数。
4. **模型测试与评估**：模型训练完成后，需要对其进行测试和评估。这里使用测试集进行验证，通过混淆矩阵分析分类效果。混淆矩阵展示了分类器的实际表现，查全率和查准率是评估分类器性能的重要指标。课程还讨论了局部和整体的评价方法，如宏平均和微平均，以全面理解模型的性能。
5. **模型比较**：课程还对比了cbayes和bayes两种不同的朴素贝叶斯实现，帮助学员理解不同实现的优缺点。
通过这17课的学习，学员不仅可以掌握Mahout的基本操作，还能深入理解如何在Hadoop环境中实施文本挖掘项目，从数据预处理、模型训练到性能评估，全面提升大数据分析的能力。这样的实战经验对于从事大数据和机器学习领域的工作至关重要，能够帮助开发者快速有效地处理大规模文本数据，从而挖掘出有价值的信息。
