Apache Mahout 是一个广泛使用的开源机器学习库,可以帮助公司在云计算领域实现数据挖掘、聚类、分类、降维等多种机器学习任务。以下是使用 Apache Mahout 进行机器学习的步骤和注意事项:
bin
目录下生成可执行文件。MAHOUT_HOME
环境变量,以便系统可以找到 Mahout 可执行文件。将 Mahout 的路径添加到 $MAHOUT_HOME/bin
到系统的 $PATH 环境变量中。
export MAHOUT_HOME=/path/to/mahout
export PATH=$PATH:$MAHOUT_HOME/bin
import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataSource;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.TasteFileParser;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.UserBasedRecommenderBuilder;
public class MahoutRecommendationExample
});
recommenderBuilder.setCandidateGenerator(
new GenericUserBasedRecommender.GenericCandidateGenerator<String>()
);
recommenderBuilder.setUserBase(dataSource);
recommenderBuilder.setPreferenceCache(new HashMap<Integer, Map<String, Double>>()); // 用于缓存用户和电影之间的偏好
recommenderBuilder.setItemBase(dataSource);
// 实例化并返回推荐器实例
UserBasedRecommender recommender = recommenderBuilder.build();
List<UserBasedRecommender.RecommendedItem<String>> recommendedItems = recommender.recommend(numUsers);
}
}
在使用 Apache Mahout 进行机器学习时,需要关注以下事项:
UserBasedRecommenderBuilder
、GenericUserBasedRecommender
等。以上内容是关于如何使用 Apache Mahout 进行机器学习的完整解答,希望对你有所帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云