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  1. mahout 简介,中文

  2. mahout 入门中文材料,是IBM文章汇总,值得一看
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-03-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:turandeziwo
  1. 大数据相关框架讲义(1-11)

  2. 大数据相关框架讲义,包括:hadoop,hbase,pig,hive,mahout,storm,sqoop,spark,gora等
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-03-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:yangshangchuan
  1. mahout(英文版).pdf

  2. mahout英文版pdf,包含这种算法,基于hadoop环境运行。一般运用于大数据技术,推荐等。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-05-08
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:hlw_bj
  1. Mahout实践指南

  2. 《Mahout实践指南》内容全面而深入,既展示Mahout的强大功能,又全方位讲解利用Mahout进行大数据分类、聚类和预测分析的各种技术细节、方法和最佳实践;实战性强,包含丰富案例,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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-06-04
    • 文件大小:37748736
    • 提供者:hzbooks
  1. mahout hadoop

  2. mahout 大数据 hadoop 数据挖掘应用实战,mahout使用指南
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-06-25
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:kgars1
  1. Mahout in Action

  2. Mahout in Action最新版,英文版。学习大数据必备。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-09-18
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:u013240031
  1. 你需要Spark的10个理由

  2. 你需要Spark的十大理由: 1,Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者,能够做Hadoop做的一切事情,同时速度比Hadoop快了100倍以上: Logistic regression in Hadoop and Spark 可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上! 2,原先支持Hadoop的四大商业机构纷纷宣布支持Spark,包含知名Hadoop解决方案供应商Cloudera和知名的Hadoop供应商MapR; 3,Spark是继Hadoop之后,成
  3. 所属分类:虚拟化

    • 发布日期:2014-09-22
    • 文件大小:27648
    • 提供者:javaniceyou
  1. 大数据挖掘原版资料:Mahout in Action和Mining of Massive Datasets

  2. 包括Mahout in Action(英文版)和Mining of Massive Datasets (英文版)
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2015-04-22
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:bacorpsy
  1. 开源力量——数据挖掘原理与实战

  2. 整套大数据课程从hadoop入门开始,由浅入深,内置“hadoop源码解析与企业应用开发实战”,“Hive开发实战”,“Hbase开发实战”,“Spark,mahout,sqoop,storm诸模块开发实战”,“数据挖掘基础。这个系列课程有几个板块组成,所以学员可以按照自己的实际情况选择学习。例如,对于只需要了解hadoop基本编程的人,只需要选择“hadoop源码解析与企业应用开发实战”模块就可以了;对于立志于从事大数据领域的零起点人员,可以选择四个板块依次学习;对于已经有一定基础的hado
  3. 所属分类:Java

  1. Mahout in action

  2. When computers harness prior experience to improve future performance, a type of artificial intelligence called machine learning has been applied. The Apache Mahout project is focused on three types of machine learning that are of particular interes
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-01-15
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:qq_33753984
  1. Mahout实践指南

  2. Mahout实践指南,讲数据挖掘算法与实践,以及大数据中分析和思路
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-05-31
    • 文件大小:37748736
    • 提供者:achuo
  1. mahout 实例

  2. 基于java讲解了mahout的主要的三种算法,聚类,分类,相似度,非常适合初学者的学习
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-06-02
    • 文件大小:23552
    • 提供者:xu199498
  1. Mahout实践指南

  2. Mahout实践指南
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-08-19
    • 文件大小:37748736
    • 提供者:mill2008
  1. mahout in action

  2. 机器学习 大数据 数据分析 好资料
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-09-06
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:qiao_qiao_ni
  1. IT十八掌_Spark阶段学习笔记(Spark+Mahout+机器学习)

  2. IT十八掌第三期大数据配套学习笔记! 1.Spark简介 2.Spark部署和运行 3.Spark程序开发 4. Spark编程模型 5.作业执行解析 6.Spark SQL与DataFrame 7.深入Spark Streaming 8.Spark MLlib与机器学习 9.GraphX与SparkR 10.mahout
  3. 所属分类:spark

    • 发布日期:2017-09-03
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:chajuexiu4867
  1. 大数据Hadoop2.0集群搭建

  2. VM、hadoop、Hive、HBase、Mahout、Sqoop、Spark、Storm、Kafka的安装部署手册
  3. 所属分类:Hadoop

    • 发布日期:2017-10-18
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:m0_37109150
  1. 基于mahout的协同过滤算法实现

  2. 基于mahout的协同过滤,个性化推荐算法实现。源码是java,可单机运行
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-11-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:serisboy
  1. 豆瓣电影大数据分析-【附带爬虫豆瓣,对数据处理,数据分析,可视化】

  2. 平台部分主要是hadoop分布式系统,基于该系统融合了组件Spark,Hbase,Hive,Sqoop,Mahout等。继而进行相关的数据分析 该项目主要分为以下几部分: 1:数据采集 主要是基于豆瓣电影的数据,进行分析,所以首先要爬取相关的电影数据,对应的源代码在DouBan_Spider目录下,主要是采用Python + BeautifulSoup + urllib进行数据采集 2:ETL预处理 3:数据分析 4:可视化 代码封装完好, 适用于对作影视感情分析,影评分析,
  3. 所属分类:Hadoop

    • 发布日期:2020-03-07
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:qq_38512995
  1. 喜p:喜p包含许多用于在HPC环境(包括Hadoop和Spark)中运行大数据软件的脚本。 支持Lustre,Slurm,Moab和Torque。 LSF等-源码

  2. 鹊 喜p包含许多用于在HPC环境中运行大数据软件的脚本。 到目前为止,支持Hadoop,Spark,Hbase,Storm,Pig,Mahout,Phoenix,Kafka,Zeppelin,Zookeeper和Alluxio。 它当前支持在并行文件系统Lustre上运行,以及在任何通用网络文件系统上运行。 Slurm,Moab,Torque和LSF有计划程序/资源管理器支持。 目前支持的一些功能: 以交互方式或通过脚本运行作业。 针对许多文件系统选项运行,例如HDFS,Lustre上的H
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42161497
  1. 面向大数据的并行聚类算法在股票板块划分中的应用

  2. 上市公司的经营业绩在一定程度上反映股票的投资价值,因此以反映上市公司盈利能力、偿债能力、成长能力、资产管理质量及股东获利能力5个方面共15项财务指标作为股票投资价值的衡量指标,首次尝试使用面向大数据的并行聚类算法Mahout中的K-means聚类算法和模糊K-means聚类算法对中国A股市场约2 600支股票依据其财务指标进行聚类,以便进行股票板块的划分,并比较两种算法在不同距离度量方式下的迭代次数、执行时间、聚类间密度和聚类内密度。实验结果表明,谷本距离度量方式下的K-means算法聚类效果最
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38519660
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