《Mahout算法解析与案例实战》一一1.4　本章小结-低调大师

《Mahout算法解析与案例实战》一一1.4　本章小结

2017-07-03 548

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第1章，第1.4节,作者：樊　哲，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.4　本章小结

本章首先介绍了Mahout应用背景，由云计算引入Hadoop，随后介绍了Hadoop云平台、Hadoop云平台的优势及其应用编程模型，由Hadoop云平台的编程引入Mahout。接着解释了Mahout的基本概念以及它的应用背景。
在Mahout应用背景的基础上，介绍了Mahout算法库已经具备的算法模块，然后针对每个算法模块分别进行了每个算法的介绍。接着简单分析了Mahout的各种现有应用，其中商业上的应用比较突出，然而，在学术上，Mahout的应用也同样很广泛，一些大学课程中也开始引入Mahout相关内容的教学。
本书从第3章开始将会对Mahout算法库模块的一些应用

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《Mahout算法解析与案例实战》一一1.3　Mahout应用

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第1章，第1.3节,作者：樊　哲，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3　Mahout应用作为Apache基金会的顶级项目之一，Mahout的应用也极其广泛，一般分为商业应用和学术应用。在商业应用中，Adobe AMP公司使用Mahout的聚类算法把用户区分为不同的圈子，通过精确定位营销来增加客户。Amazon的个人推荐平台也是使用Mahout的算法库来进行推荐的。AOL使用Mahout来进行购物推荐。DataMine Lab使用Mahout的推荐算法以及聚类算法来提高客户广告投放的精确度。iOffer使用Mahout频繁项集挖掘算法和协同过滤算法为用户推荐项目。Twitter使用Mahout的LDA模型为用户推荐其感兴趣的东西。Yahoo公司的

2017-07-04

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在过去的几年中一直炒作大数据,我们也都兴奋于大数据到底有多少潜力。但客观来说，紧随其后的却是失望，当一些公司把存储和分析工具采购到位后，不知道自己真正想要做什么。从技术角度来说，目前已经有很多技术和趋势，比如机器学习、人工智能，先进分析、预测分析、实时分析、Hadoop和Spark，以及其他Apache基金会项目,如开源、云计算服务、自助服务等等。 2015年是非常火的一年，2016年似乎将同样热闹，这个趋势不是CIO可以扭转的。大数据技术已经瓦解了以往单一业务运营模式，建立了新的产业形势，比如uber利用数据优势的方式进行商业竞争，是每个人都会提到的例子。现在的CIO，需要跨越两个不同的世界，既要服务好现有的客户，提供更快的即时服务;同时要满足数据驱动的客户需求，否则将会失去开拓新市场的机会。但如何从A点(大数据)到B点(商业价值)的转化? 通过与企业高管、CIO、供应商、分析师等进行交流，在火爆的炒作中冷静思考，看看2016年的大数据领域有哪些需要思考的热点? 1 首席数据官-新兴职位企业应对数字化时代的冲击，尤其是要面对来自有大数据基础的竞争对手压力,已经将精力放在培养首...

2017-07-04

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。