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Mahout in Action 评分:

brief contents 1 ■ Meet Apache Mahout 1 PART 1 RECOMMENDATIONS ...................................................11 2 ■ Introducing recommenders 13 3 ■ Representing recommender data 26 4 ■ Making recommendations 41 5 ■ Taking recommenders to production 70 6 ■ Distributing recommendation computation

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2012-02-07 上传 大小:10.29MB
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Mahout in action 中文版 带书签目录 完整版

Mahout 实战 Mahout in action 中文版 带书签目录 完整版

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Mahout in action 实战中文版 高清 完整

Mahout in action 实战中文版 高清 完整,,最经典的hadoop机器学习库

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MahoutInAction中文完整版.pdf

Apache顶级项目Mahout,基于Hadoop的分布式机器学习框架Mahout中文完整版文档。

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Mahout实战全书

Mahout in Action(Mahout实战全书PDF版本) ,Hadoop中分布式数据挖掘给力工具书,大数据必备的分析利器

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Mahout in Action完整版本

编辑推荐 Apache基金会官方推荐 Mahout核心团队权威力作 大数据时代机器学习的实战经典 媒体推荐 “全面介绍Mahout机器学习实战的佳作。” ——Isabel Drost,Apache Mahout创始人 “深入浅出,复杂概念都讲解得透彻明白。” ——Rick Wagner,Red Hat “出自核心开发团队之手,学习Mahout必读。" ——Philipp K. Janert,Gnuplot in Action作者 作者简介 Sean Owen 现为大数据公司Cloudera数据产品总监,Myrrix创始人,曾任Apache Mahout项目管理委员会委员、谷歌高级软件

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Mahout in Action完整版本(英文)

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。

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能找到的最全的 mahout in action中文版

mahout in action 第一章 第二章 第三章第四章 第六章第七章 第九章

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JAVA多线程运用

1. 建立三个线程,并且同时运行它们。当运行时输出线程的名称。 实验步骤: (1)、创建类sy6_1 (2)、创建三个线程,调用start()方法启动这三个线程 (3)、保存文件,调试并编译运行程序。 参考程序运行效果: 2. 实现3个类:Storage、Counter和Printer。 Storage类应存储整数。 Counter应创建线程,线程从0开始计数(0,1,2,3…)并将每个值存储到Storage类中。 Printer类应创建一个线程,线程读取Storage类中的值并打印值。编写程序创建Storage类的实例,并创建一个Counter对象和Printer对象操作此实例。

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