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本篇内容介绍了“Apache Mahout 中实现的算法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
在 Mahout 实现的机器学习算法见下表：
算法类
算法名
中文名
分类算法
Logistic Regression
逻辑回归
Bayesian
贝叶斯
SVM
支持向量机
Perceptron
感知器算法
Neural Network
神经网络
Random Forests
随机森林
Restricted Boltzmann Machines
有限波尔兹曼机
聚类算法
Canopy Clustering
Canopy 聚类
K-means Clustering
K 均值算法
Fuzzy K-means
模糊 K 均值
Expectation Maximization
EM 聚类（期望最大化聚类）
Mean Shift Clustering
均值漂移聚类
Hierarchical Clustering
层次聚类
Dirichlet Process Clustering
狄里克雷过程聚类
Latent Dirichlet Allocation
LDA 聚类
Spectral Clustering
谱聚类
关联规则挖掘
Parallel FP Growth Algorithm
并行 FP Growth 算法
回归
Locally Weighted Linear Regression
局部加权线性回归
降维 / 维约简
Singular Value Decomposition
奇异值分解
Principal Components Analysis
主成分分析
Independent Component Analysis
独立成分分析
Gaussian Discriminative Analysis
高斯判别分析
进化算法
并行化了 Watchmaker 框架
推荐 / 协同过滤
Non-distributed recommenders
Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne）
Distributed Recommenders
ItemCF
向量相似度计算
RowSimilarityJob
计算列间相似度
VectorDistanceJob
计算向量间距离
非 Map-Reduce 算法
Hidden Markov Models
隐马尔科夫模型
集合方法扩展
Collections
扩展了 java 的 Collections 类
Mahout 最大的优点就是基于 hadoop 实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了 MapReduce 模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。
“Apache Mahout 中实现的算法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
