Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop. Лекция 10. Apache Mahout. Фирулик Михаил

Фирулик Михаил рассказывает о Apache Mahout.

  1. Apache Mahout in Action
  2. Реализованные алгоритмы
  3. Классификация: Naive Bayes
  4. Кластеризация: k-Means
  5. Рекомендации
  6. Рекомендации: Коллаборативная фильтрация
  7. Рекомендации: Item-based
  8. Рекомендации: Stop One алгоритм
  9. Рекомендации: Apache.teste
  10. Рекомендации: Item-based with Hadoop
  11. Рекомендации: Mahout with Spark
  12. Рекомендации: Cooccurrence Recommenders
  13. Ресурсы
Total
0
Shares
Share 0
Tweet 0
Pin it 0
Метки материала

Люблю учиться, читать и делиться новостями. Зиму провожу в горах, занимаясь самообразованием и катаясь на лыжах, а летом возвращаюсь к морю. Но никогда не покину зону стабильного интернета, ведь рискую пропустить свежее событие, которое происходит где-то рядом…

Вас также может заинтересовать

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Numeralis
Удивительный мир Digital маркетинга