Mahout实战教程

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课程大纲：

第一周
Mahout概述
Mahout安装
Mahout安装测试
Mahout算法库介绍
解析聚类算法
解析分类算法
协同过滤算法

第二周
聚类算法详解
一、canopy算法简介
1）mahout中canopy算法实现原理
2）mahout的canopy算法实战
3）Hadoop上面运行canopy算法
二、mean shift算法
1）mean shift算法简介
2）mahout中mean shift算法实现原理
3）mahout的mean shift算法实战
4）Hadoop上面运行mean shift算法

第三周
k-means算法
1）k-means算法简介
2）mahout中k-means算法实现原理
3）mahout的k-means算法案例实战
4）Hadoop上面运行k-means算法

第四周
分类算法介绍
1）贝叶斯算法简介
2）贝叶斯算法原理介绍
3）贝叶斯算法在hadoop上面运行
4）贝叶斯算法的案例实战

第五周
Mahout推荐算法介绍
Taste的框架介绍
Mahout推荐器
1）基于用户的推荐器
2）基于项目的推荐器
3）Slope One 推荐策略

第六周
推荐系统实战
1）个性化推荐介绍
2）推荐建模
3）数据准备
4）关联分析
5）代码编写