Apache Mahout 简介:通过可伸缩、商业友好的机器学习来构建智能应用程序
2009-10-15 00:00:00 来源:WEB开发网当研究院和企业能获取足够的专项研究预算之后,能从数据和用户输入中学习的智能应用程序将变得更加常见。人们对机器学习技巧(比如说集群、协作筛选和分类)的需求前所未有地增长,无论是查找一大群人的共性还是自动标记海量 Web 内容。Apache Mahout 项目旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout 的创始者 Grant Ingersoll 介绍了机器学习的基本概念,并演示了如何使用 Mahout 来实现文档集群、提出建议和组织内容。
在信息时代,公司和个人的成功越来越依赖于迅速有效地将大量数据转化为可操作的信息。无论是每天处理数以千计的个人电子邮件消息,还是从海量博客文章中推测用户的意图,都需要使用一些工具来组织和增强数据。机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技术来允许计算机根据之前的经验改善其输出。此领域与数据挖掘密切相关,并且经常需要使用各种技巧,包括统计学、概率论和模式识别等。虽然机器学习并不是一个新兴领域,但它的发展速度是毋庸置疑的。许多大型公司,包括 IBM®、Google、Amazon、Yahoo! 和 Facebook,都在自己的应用程序中实现了机器学习算法。此外,还有许多公司在自己的应用程序中应用了机器学习,以便学习用户以及过去的经验,从而获得收益。
在简要概述机器学习的概念之后,我将介绍 Apache Mahout 项目的特性、历史和目标。然后,我将演示如何使用 Mahout 完成一些有趣的机器学习任务,这需要使用免费的 Wikipedia 数据集。
机器学习 101
机器学习可以应用于各种目的,从游戏、欺诈检测到股票市场分析。它用于构建类似于 Netflix 和 Amazon 所提供的系统,可根据用户的购买历史向他们推荐产品,或者用于构建可查找特定时间内的所有相似文章的系统。它还可以用于根据类别(体育、经济和战争等)对网页自动进行分类,或者用于标记垃圾电子邮件。本文无法完全列出机器学习的所有应用。
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