《Mahout实践指南》是软件开发专家数十年行业经验的结晶，深入浅出地论述如何使用Mahout进行数据分类、聚类和预测，涉及Mahout开发环境、序列文件使用方式、整合Mahout和外部资源、实现朴素贝叶斯分类器、股市预测、顶棚聚类、频谱预测、K-均值聚类等。本书是面向编程的，不涉及深奥的理论，简单、易学，可以帮助读者快速掌握Mahout的基本用法，实用性强。全书共分10章。第1章介绍如何在单台机器上创建完整的Mahout开发环境。第2章重点介绍序列文件的使用方式。第3章详细介绍如何使用命令行工具和代码从RDBMS中读写数据。第4章详细讨论朴素贝叶斯分类器和互补朴素贝叶斯分类器的使用方法。第5章介绍如何使用logistic回归和随机森林预测股市。第6章描述Mahout框架中最常用的算法，包括大数据的聚类分析和分类。第7章描述频谱聚类的使用方式。第8章描述使用K-均值（包括序列方式和MapReduce方式）对主题中的文本文档进行分类。第9章介绍频繁模式挖掘算法的使用方式。第10章描述使用遗传算法解决旅行商问题和提取规则。
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