Mahout算法解析與案例實戰

前言
第一部分　基礎篇
第1章　Mahout簡介
1.1　Mahout應用背景
1.2　Mahout算法庫
1.2.1　聚類算法
1.2.2　分類算法
1.2.3　協同過濾算法
1.2.4　頻繁項集挖掘算法
1.3　Mahout應用
1.4　本章小結
第2章　Mahout安裝配置
2.1　Mahout安裝前的准備
2.1.1　安裝JDK
2.1.2　安裝Hadoop
2.2　兩種安裝方式
2.2.1　使用Maven安裝
2.2.2　下載發布版安裝
2.3　測試安裝
2.4　本章小結
第二部分　算法篇
第3章　聚類算法
3.1　Canopy算法
3.1.1　Canopy算法簡介
3.1.2　Mahout中Canopy算法實現原理
3.1.3　Mahout的Canopy算法實戰
3.1.4　Canopy算法小結
3.2　K-Means算法
3.2.1　K-Means算法簡介
3.2.2　Mahout中K-Means算法實現原理
3.2.3　Mahout的K-Means算法實戰
3.2.4　K-Means算法小結
3.3　Mean Shift算法
3.3.1　Mean Shift算法簡介
3.3.2　Mahout中Mean Shift算法實現原理
3.3.3　Mahout的Mean Shift算法實戰
3.3.4　Mean Shift算法小結
3.4　本章小結
……
第4章　分類算法
第5章　協同過濾算法
第6章　模式挖掘算法
第7章　Mahout中的其他算法
第三部分　實戰篇
第8章　Friend Find系統
第9章　Wine Identification系統
第10章　Dating Recommender系統
第11章　博客推薦系統