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Mahout算法解析与案例实战
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Mahout算法解析与案例实战
樊哲 著
更新时间：2019-01-01 00:23:53
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【正版无广】11.7 本章小结
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目录(65章)
最新章节
【正版无广】11.7 本章小结
11.6 系统实现
11.5 算法设计
11.4 系统流程
11.3 数据库设计
11.2 系统框架
书友吧
品牌：机械工业出版社
上架时间：2016-07-11 18:17:10
出版社：机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
【正版无广】11.7 本章小结
更新时间：2019-01-01 00:23:53
11.6 系统实现
11.5 算法设计
11.4 系统流程
11.3 数据库设计
11.2 系统框架
11.1 系统功能
第11章 博客推荐系统
10.7 本章小结
10.6 系统实现
10.5 算法设计
10.4 系统流程
10.3 数据库设计
10.2 系统框架
10.1 系统功能
第10章 Dating Recommender系统
9.6 本章小结
9.5 系统实现
9.4 系统流程
9.3 数据库设计
9.2 系统框架
9.1 系统功能
第9章 Wine Identification系统
8.6 本章小结
8.5 系统实现
8.4 系统流程
8.3 系统技术框架
8.2 数据库设计
8.1 系统功能
第8章 Friend Find系统
第三部分 实战篇
7.2 本章小结
7.1 Dimension Reduction算法
第7章 Mahout中的其他算法
6.2 本章小结
6.1 FP树关联规则算法
第6章 模式挖掘算法
5.3 本章小结
5.2 Collaborative Filtering with ALS-WR算法
5.1 Distributed Item-Based Collaborative Filtering算法
第5章 协同过滤算法
4.3 本章小结
4.2 Random Forests算法
4.1 Bayesian算法
第4章 分类算法
3.4 本章小结
3.3 Mean Shift算法
3.2 K-Means算法
3.1 Canopy算法
第3章 聚类算法
第二部分 算法篇
2.4 本章小结
2.3 测试安装
2.2 两种安装方式
2.1 Mahout安装前的准备
第2章 Mahout安装配置
1.4 本章小结
1.3 Mahout应用
1.2 Mahout算法库
1.1 Mahout应用背景
第1章 Mahout简介
第一部分 基础篇
前言
版权信息
封面
封面
版权信息
前言
第一部分 基础篇
第1章 Mahout简介
1.1 Mahout应用背景
1.2 Mahout算法库
1.3 Mahout应用
1.4 本章小结
第2章 Mahout安装配置
2.1 Mahout安装前的准备
2.2 两种安装方式
2.3 测试安装
2.4 本章小结
第二部分 算法篇
第3章 聚类算法
3.1 Canopy算法
3.2 K-Means算法
3.3 Mean Shift算法
3.4 本章小结
第4章 分类算法
4.1 Bayesian算法
4.2 Random Forests算法
4.3 本章小结
第5章 协同过滤算法
5.1 Distributed Item-Based Collaborative Filtering算法
5.2 Collaborative Filtering with ALS-WR算法
5.3 本章小结
第6章 模式挖掘算法
6.1 FP树关联规则算法
6.2 本章小结
第7章 Mahout中的其他算法
7.1 Dimension Reduction算法
7.2 本章小结
第三部分 实战篇
第8章 Friend Find系统
8.1 系统功能
8.2 数据库设计
8.3 系统技术框架
8.4 系统流程
8.5 系统实现
8.6 本章小结
第9章 Wine Identification系统
9.1 系统功能
9.2 系统框架
9.3 数据库设计
9.4 系统流程
9.5 系统实现
9.6 本章小结
第10章 Dating Recommender系统
10.1 系统功能
10.2 系统框架
10.3 数据库设计
10.4 系统流程
10.5 算法设计
10.6 系统实现
10.7 本章小结
第11章 博客推荐系统
11.1 系统功能
11.2 系统框架
11.3 数据库设计
11.4 系统流程
11.5 算法设计
11.6 系统实现
【正版无广】11.7 本章小结
更新时间：2019-01-01 00:23:53
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