第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
Mahoutで体感する機械学習の実践 記事一覧 | gihyo.jp
第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
Mahoutイン・アクション
Apacheプロジェクトが提供するオープンソースの機械学習ライブラリ、Mahoutについて包括的に解説する書籍です。協調フィルタリングによるレコメンデーションについて、オンメモリ実装からHadoopベースの並列実装までを説明することで、分散環境における機械学習アルゴリズムの全体像を明らかにします。また、データの中で似た者同士をクラスタにグループ化するクラスタリングアルゴリズムに触れ、さらに分類器の構築、サンプルデータを使って「学習」させる方法を説明します。実装例を示しながら実践的に解説する本書は、Mahoutをマスターしたいエンジニア必携の一冊です。 訳者による日本語版サポートページ 序文 訳者まえがき はじめに 1章 Apache Mahoutへようこそ 1.1 Mahoutものがたり 1.2 Mahoutが扱う機械学習の分野 1.2.1 レコメンデーションエンジン 1.2.2 クラスタ
電子書籍『実践 機械学習』の無料ダウンロードが可能に！
機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H
Apache Mahoutの使い方：テキスト分類のアルゴリズムを活用する
ビッグデータ活用：その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは？ MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
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