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正版新书]Mahout实践指南/大数据技术丛书(美)贾科梅利|译者:靳
¥ ×1
译者序
前言
关于评阅者
致谢
第1章 Mahout入门
秘笈1 安装Java和Hadoop
秘笈2 设置Maven和NetBeans开发环境
秘笈3 编写一个基本的推荐系统
第2章 使用序列文件——什么时候和为什么
秘笈4 从命令行创建序列文件
秘笈5 编写代码创建序列文件
秘笈6 编码实现读取序列文件
第3章 将Mahout和外部资源整合
秘笈7 导入外部资源HDFS
秘笈8 将数据从HDFS导入到RDBMS
秘笈9 创建一个Sqoop作业来处理RDBMS
秘笈10 使用Sqoop API导入数据
第4章 实现朴素贝叶斯分类器
秘笈11 使用Mahout文本分类器演示基本的使用样例
秘笈12 编码实现朴素贝叶斯分类器
秘笈13 通过命令行使用互补朴素贝叶斯
秘笈14 编码使用互补朴素贝叶斯分类器
第5章 股市预测
秘笈15 为logistic回归准备数据
秘笈16 使用logistic预测GOOG股票动态
秘笈17 通过Java编码使用自适应的logistic回归
秘笈18 在大规模的数据集上使用logistic回归
秘笈19 使用随机森林预测市场动态
第6章 顶棚聚类
秘笈20 基于命令行的顶棚聚类
秘笈21 基于带参数命令行的顶棚聚类
秘笈22 通过Java代码使用顶棚聚类
秘笈23 编写你自己的距离估计
第7章 频谱聚类
秘笈24 通过命令行使用EigenCuts
秘笈25 在Java代码中使用EigenCuts
秘笈26 从原始数据创建相似度矩阵
秘笈27 使用频谱聚类进行图像分割
第8章 K-均值聚类
秘笈28 在Java代码中使用K-均值聚类
秘笈29 使用K-均值聚类对交通事故进行聚类
秘笈30 使用MapReduce进行K-均值聚类
秘笈31 命令行方式使用K-均值聚类
第9章 软计算
秘笈32 使用Mahout进行频繁模式挖掘
秘笈33 为频繁模式挖掘创建评价准则
秘笈34 在Java代码中使用频繁模式挖掘
秘笈35 使用LDA创建主题
第10章 实现遗传算法
秘笈36 设置Mahout以便使用遗传算法
秘笈37 在图上使用遗传算法
秘笈38 在Java代码中使用遗传算法
Piero Giacomelli,资历软件技术专家,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*佳论文奖。2012年,他出版了Apache HornetQ框架标准参考书《HornetQ Messaging Developer’s Guide》。
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