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
