mahout 常见机器学习算法及分类

标签：mahout   算法   机器学习   

最近一直在学习hadoop 一直没有梳理接触到的东西，常见算法分类：

推荐系统（推荐引擎）：

1. 基于用户的协同过滤算法UserCF      近邻算法，容易实现

2. 基于物品的协同过滤算法ItemCF       速度快，容易实现分布式计算

3. SlopeOne算法       @Deprecated at mahout 0.8

4. KNN Linear interpolation item–based推荐算法    最近邻算法   @Deprecated at mahout 0.8

5. SVD推荐算法   奇异值分解， 需要降维， 大量预处理

6. Tree Cluster-based 推荐算法   树形聚类 大量预处理  @Deprecated at mahout 0.8

分类算法：

1. 1. 支持向量机（SVM）

   2. 逻辑回归(LR)

   3. 梯度下降法(SGD)

   4. 神经网络
      

   5. 随机森林(RF) ，天猫推荐算法大战中经常用到（RF + GBDT） 可并行 mapreduce 

   6. 朴素贝叶斯（Naive Beyes）,还有一种补充的贝叶斯算法 cbeyes,效果一般比beyes 要好， 可并行 mapreduce

聚类算法：

1. 1. canopy clustering

   2. kmeans clustering

   3. 层次聚类法

频繁模式挖掘

本文出自 “流浪的脚步” 博客，谢绝转载！

mahout 常见机器学习算法及分类

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