• Mahout实践指南(大数据技术丛书)
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Mahout实践指南(大数据技术丛书)

9983042214181470209

7.28 1.5折 49 九五品

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作者[美]Piero Giacomelli 著;靳小波 译

出版社机械工业出版社

出版时间2014-06

版次1

装帧平装

货号9983042214181470209

上书时间2024-12-02

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品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 [美]Piero Giacomelli 著;靳小波 译
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2014-06
  • 版次 1
  • ISBN 9787111467144
  • 定价 49.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 176页
  • 原版书名 Apache Mahout Cookbook
  • 丛书 大数据技术丛书
【内容简介】

  《Mahout实践指南》是软件开发专家数十年行业经验的结晶,深入浅出地论述如何使用Mahout进行数据分类、聚类和预测,涉及Mahout开发环境、序列文件使用方式、整合Mahout和外部资源、实现朴素贝叶斯分类器、股市预测、顶棚聚类、频谱预测、K-均值聚类等。本书是面向编程的,不涉及深奥的理论,简单、易学,可以帮助读者快速掌握Mahout的基本用法,实用性强。
  全书共分10章。第1章介绍如何在单台机器上创建完整的Mahout开发环境。第2章重点介绍序列文件的使用方式。第3章详细介绍如何使用命令行工具和代码从RDBMS中读写数据。第4章详细讨论朴素贝叶斯分类器和互补朴素贝叶斯分类器的使用方法。第5章介绍如何使用logistic回归和随机森林预测股市。第6章描述Mahout框架中最常用的算法,包括大数据的聚类分析和分类。第7章描述频谱聚类的使用方式。第8章描述使用K-均值(包括序列方式和MapReduce方式)对主题中的文本文档进行分类。第9章介绍频繁模式挖掘算法的使用方式。第10章描述使用遗传算法解决旅行商问题和提取规则。

【作者简介】

  Piero Giacomelli,资深软件技术专家,精通Java、.NET和PHP等多种编程语言,尤其对Java语言有独到见解。他曾先后在多家大中型公司担任行政和技术职务,包括航空航天、网络服务、塑料制造业和电子健康协会。他在FP7欧盟项目中参与了多项欧盟研究基金资助的工程,如CHRONIOUS、I-DONT-FALL、FEARLESS和CHROMED等。他在科研期刊上发表了若干篇论文,并两次获得由IARIA颁发的最佳论文奖。2012年,他出版了Apache HornetQ框架标准参考书《HornetQ Messaging Developer’s Guide》。

【目录】

第1章 Mahout入门 / 1

 

秘笈1 安装Java和Hadoop / 1

 

秘笈2 设置Maven和NetBeans开发环境 / 6

 

秘笈3 编写一个基本的推荐系统 / 9

 


 

第2章 使用序列文件——什么时候和为什么 / 19

 

秘笈4 从命令行创建序列文件 / 20

 

秘笈5 编写代码创建序列文件 / 23

 

秘笈6 编码实现读取序列文件 / 28

 


 

第3章 将Mahout和外部资源整合 / 33

 

秘笈7 导入外部资源到HDFS / 34

 

秘笈8 将数据从HDFS导入到RDBMS / 43

 

秘笈9 创建一个Sqoop作业来处理RDBMS / 45

 

秘笈10 使用Sqoop API导入数据 / 47

 


 

第4章 实现朴素贝叶斯分类器 / 49

 

秘笈11 使用Mahout文本分类器演示基本的使用样例 / 50

 

秘笈12 编码实现朴素贝叶斯分类器 / 60

 

秘笈13 通过命令行使用互补朴素贝叶斯 / 64

 

秘笈14 编码使用互补朴素贝叶斯分类器 / 65

 


 

第5章 股市预测 / 67

 

秘笈15 为logistic回归准备数据 / 67

 

秘笈16 使用logistic预测GOOG股票动态 / 71

 

秘笈17 通过Java编码使用自适应的logistic回归 / 76

 

秘笈18 在大规模的数据集上使用logistic回归 / 79

 

秘笈19 使用随机森林预测市场动态 / 83

 


 

第6章 顶棚聚类 / 87

 

秘笈20 基于命令行的顶棚聚类 / 87

 

秘笈21 基于带参数命令行的顶棚聚类 / 91

 

秘笈22 通过Java代码使用顶棚聚类 / 95

 

秘笈23 编写你自己的距离估计 / 98

 


 

第7章 频谱聚类 / 101

 

秘笈24 通过命令行使用EigenCuts / 101

 

秘笈25 在Java代码中使用EigenCuts / 104

 

秘笈26 从原始数据创建相似度矩阵 / 108

 

秘笈27 使用频谱聚类进行图像分割 / 114

 


 

第8章 K-均值聚类 / 119

 

秘笈28 在Java代码中使用K-均值聚类 / 119

 

秘笈29 使用K-均值聚类对交通事故进行聚类 / 124

 

秘笈30 使用MapReduce进行K-均值聚类 / 128

 

秘笈31 命令行方式使用K-均值聚类 / 132

 


 

第9章 软计算 / 139

 

秘笈32 使用Mahout进行频繁模式挖掘 / 139

 

秘笈33 为频繁模式挖掘创建评价准则 / 142

 

秘笈34 在Java代码中使用频繁模式挖掘 / 147

 

秘笈35 使用LDA创建主题 / 153

 


 

第10章 实现遗传算法 / 159

 

秘笈36 设置Mahout以便使用遗传算法 / 159

 

秘笈37 在图上使用遗传算法 / 163

 

秘笈38 在Java代码中使用遗传算法 / 167

 


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