你将学到的
  • Mahout 简介
  • Bayes 分类算法简介
  • K-Means 聚类算法简介
课程内容
  共4个章节

知识点: 1.了解Mahout的历史,特性,应用场景

实验 2 Mahout 安装配置

知识点: 1.下载Mahout并配置 2.Hadoop与Mahout的启动

实验 3 Mahout 聚类算法

知识点: 1.KMeans聚类算法的介绍与应用

实验 4 Mahout 分类算法

知识点: 1.Bayes分类算法的原理介绍 2.20news数据集示例测试

课程介绍

实验任务

  • 下载并安装配置 Mahout
  • 使用 K-Means 分析数据
  • 使用 Bayes 分类算法分析新闻组数据

先学知识

课程难度

  • 本课程难度为中等。

面向用户

  • 本课程为 Mahout 基础教程,面向已经有 Hadoop 基础以及机器学习基础,同时想要把机器学习的算法应用到大数据方向的同学。
课程教师

henng 共发布过 3 门课程

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