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Mahout實(shí)驗(yàn)指南 版權(quán)信息
- ISBN：9787307127692
- 條形碼：9787307127692 ; 978-7-307-12769-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
Mahout實(shí)驗(yàn)指南 本書特色
本書是一本數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域入門階段的實(shí)驗(yàn)教材，每章由知識(shí)要點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)部分組成。知識(shí)要點(diǎn)部分給出了實(shí)驗(yàn)內(nèi)容對(duì)應(yīng)的知識(shí)脈絡(luò)，以及對(duì)相關(guān)問(wèn)題的理解和分析方法。實(shí)驗(yàn)部分以Mahout工具包為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，針對(duì)每章的知識(shí)點(diǎn)設(shè)計(jì)了幫助讀者理解和掌握的實(shí)驗(yàn)，這些實(shí)驗(yàn)同時(shí)也為讀者運(yùn)用Mahout工具包針對(duì)各種數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用提供了方法和思路。
Mahout實(shí)驗(yàn)指南 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書是一本數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域入門階段的實(shí)驗(yàn)教材，每章由知識(shí)要點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)部分組成。知識(shí)要點(diǎn)部分給出了實(shí)驗(yàn)內(nèi)容對(duì)應(yīng)的知識(shí)脈絡(luò)，以及對(duì)相關(guān)問(wèn)題的理解和分析方法。實(shí)驗(yàn)部分以Mahout工具包為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，針對(duì)每章的知識(shí)點(diǎn)設(shè)計(jì)了幫助讀者理解和掌握的實(shí)驗(yàn)，這些實(shí)驗(yàn)同時(shí)也為讀者運(yùn)用Mahout工具包針對(duì)各種數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用提供了方法和思路。
Mahout實(shí)驗(yàn)指南 目錄
1 概述 1.1 數(shù)據(jù)挖掘 1.1.1 推薦系統(tǒng) 1.1.2 聚類算法 1.1.3 分類算法 1.1.4 監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.1.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則 1.2 Mahout使用說(shuō)明 1.2.1 關(guān)于Mahout 1.2.2 配置Mahout2 推薦系統(tǒng) 2.1 知識(shí)要點(diǎn) 2.1.1 推薦系統(tǒng)定義 2.1.2 查準(zhǔn)率與查全率 2.1.3 協(xié)同過(guò)濾 2.1.4 相似度計(jì)算 2.2 創(chuàng)建一個(gè)推薦程序 2.2.1 創(chuàng)建輸入 2.2.2 運(yùn)行推薦程序 2.3 評(píng)估一個(gè)推薦程序 2.4 基于用戶的協(xié)同過(guò)濾 2.4.1 算法思想 2.4.2 基于歐幾里得距離的user-based推薦程序 2.5 基于商品的協(xié)同過(guò)濾 2.5.1 算法思想 2.5.2 基于歐幾里得距離的item-based推薦程序 2.6 Slope-one推薦算法 2.6.1 算法思想 2.6.2 Slope-one推薦程序3 聚類算法 3.1 知識(shí)要點(diǎn) 3.1.1 TFIDF權(quán)重 3.1.2 向量空間模型及距離度量 3.1.3 k-means聚類算法 3.1.4 模糊k-means聚類算法 3.2 聚類示例 3.2.1 生成輸入數(shù)據(jù) 3.2.2 使用Mahout聚類 3.3 使用各種距離度量 3.3.1 歐氏距離測(cè)度 3.3.2 平方歐氏距離測(cè)度 3.3.3 曼哈頓距離測(cè)度 3.3.4 余弦距離測(cè)度 3.3.5 谷本距離測(cè)度 3.4 數(shù)據(jù)向量化表示 3.4.1 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量 3.4.2 從文檔中生成向量 3.5 k.means新聞聚類 3.5.1 內(nèi)存k-means聚類 3.5.2 Hadoop下的k-means新聞文本聚類 3.6 模糊k-means新聞聚類 3.6.1 內(nèi)存模糊k.means聚類 3.6.2 Hadoop下的模糊k-means新聞文本聚類4 分類算法 4.1 知識(shí)要點(diǎn) 4.1.1 分類算法基本流程 4.1.2 *近鄰分類器 4.1.3 邏輯回歸分類算法 4.1.4 SVM分類算法 4.1.5 樸素貝葉斯分類算法 4.1.6 決策樹(shù) 4.1.7 隨機(jī)森林分類算法 4.1.8 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 4.2 簡(jiǎn)單分類示例——填充顏色分類器 4.2.1 查看數(shù)據(jù) 4.2.2 訓(xùn)練模型 4.3 文本分類算法準(zhǔn)備工作 4.3.1 訓(xùn)練分類器流程 4.3.2 實(shí)現(xiàn)文本的詞條化和向量化 4.4 邏輯回歸新聞分類算法 4.4.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集 4.4.2 模型建立與評(píng)估 4.4.3 部分運(yùn)行過(guò)程 4.5 樸素貝葉斯新聞分類算法 4.6 隱馬爾科夫模型5 關(guān)聯(lián)規(guī)則 5.1 知識(shí)要點(diǎn) 5.1.1 頻繁項(xiàng)集發(fā)現(xiàn) 5.1.2 支持度和置信度 5.1.3 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法 5.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘示例 5.2.1 發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集 5.2.2 產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則參考文獻(xiàn)
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Mahout實(shí)驗(yàn)指南 作者簡(jiǎn)介
李琳，博士，武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授。近年來(lái)主要從事信息檢索與推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理、自然言語(yǔ)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的研究工作，先后承擔(dān)國(guó)家863項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金、湖北省科技重大專項(xiàng)等項(xiàng)目20余項(xiàng)。主要研究方向：研究人工智能方法和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析技術(shù)，特別是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、信息檢索和推薦系統(tǒng)等相關(guān)問(wèn)題，致力于將數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)結(jié)合。
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