大数据挖掘工具

深度挖掘大数据，解析海量数据集，英文版本。

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

随着信息技术的迅速发展，大数据已成为推动各行各业发展的关键因素之一。大数据技术不仅涉及数据的存储与处理，更重要的是如何从海量数据中挖掘有价值的信息。本章节详细介绍了大数据挖掘工具的核心组成部分——Apache Mahout。Apache Mahout是一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法，如聚类、分类和推荐系统等。Mahout最初作为Apache Lucene的子项目，后来发展成为独立的顶级项目，并集成了其他相关项目，如协调过滤项目Taste。Mahout支持多种机器学习算法，既可以在单机环境中运行，也可以在Hadoop平台上部署。其目标是构建一个强大的机器学习平台，提供类似于R语言的数据科学功能，包括分布式向量计算和大数据统计。Mahout的特点包括分布式计算能力、多样的算法支持和易于集成的特性。该章节还介绍了Mahout在不同平台上支持的多种机器学习算法，如聚类、分类和协同过滤等。最后，文中提到了Mahout的安装与使用方法，可以通过官方网站获取安装包，并在Linux系统上进行安装。

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这本书是由安纳德·拉贾拉曼和杰夫·乌尔曼多年来在斯坦福大学开设的一门为期一个季度的课程的教材演变而来。这门名为“网络挖掘”的课程CS345A原本是设计为高级研究生课程，但现在也对高年级本科生开放并且颇具吸引力。随着尤尔·莱斯科维奇加入斯坦福大学教职，我们对材料进行了大幅重新组织。他引入了一门新的课程CS224W，专注于网络分析，并且在CS345A中添加了新的内容，该课程已经更名为CS246。三位作者还推出了一门大规模数据挖掘项目课程CS341。本书现在包含了这三门课程中教授的内容。

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

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