Mahout の開発環境を Maven+Eclipse で作る (2) Hadoop セットアップ - 木曜不足
Mahout はやっぱり Hadoop の上で使ってこそでしょ。というわけで開発用にも Hadoop をセットアップしなければならない。 基本的に Hadoop は Linux で使うべき。Linux 上での疑似分散くらいまでなら結構簡単にセットアップできる。ネット上にいっぱい情報がある。Cloudera 使ってもいい(まだ使ったこと無いけど)。 スタンドアローンなら Windows でもそんなには難しくない。けど、疑似分散になると途端にやっかい。 そんなこんなで Windows 2008 x64 に Hadoop 0.21.0 を疑似分散でセットアップにチャレンジ。 最初に結論から。 Hadoop 0.21.0 は使うな。 Windows で Hadoop は使うな。 【追記】Mahout 0.4 が Hadoop 0.20.2 なので、最初からそれを使うのがベストだった。0.5-SNA
Spark／MapReduceの 機械学習ライブラリ比較検証
2015/5/21 Hadoopソースコードリーディング 第19回におけるリクルートテクノロジーズ堀越による発表資料になりますRead less
言語処理するのに Python でいいの？ #PyDataTokyo
13. 自然言語処理の実装 • モデルの理解やドメインの知識 ＞＞…… ……＞＞ プログラミング能力 – プログラミングが必ずしも得意じゃない – 数学が（ｒｙ – （データ解析とか統計処理とかも同様） • 「好きなプログラミング言語で実装」 • 「アプリに合わせて言語を選ぶ」 – おまえは何を言っているんだ状態 15. 多すぎるし！ • Python – Numpy / Scipy – Scikit-learn – Theano – Caffe – NLTK • C++ – Octava / Eigen – Vowpal Wabbit • Java – Mahout – Spark MLlib – Weka – Stanford CoreNLP • .NET – Accord.NET • Lua – Torch • Jubatus • OpenCV • AzureML • Amazon
Hadoop上で動くスケーラブルなRandomForest分類器の開発 | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： 大手総合電機メーカー、バイオベンチャーを経て、2011年に株式会社サイバーエージェント入社。現在は「Ameba」サービスの分析を担当。 1.はじめに RandomForestという分類器はパラメータ設定の容易さや確率分布を仮定してなくも良い手軽さ等の理由により、様々な分野で多様されている。しかしながら、アナリストがよく利用する分析ソフトウェアR上でのRandomForest実装をそのまま使うと大きなデータを扱うことができないためソーシャルゲームなどの分析には適用できない場合もあった。そのため弊社内で構築されているHadoop環境を使って大規模なデータを扱えるようなRandomForest分類器を開発し、それを利用してAmebaプラットフォームの分析を行った。 2.実装 以下にRandomForestの一般的なアルゴリズムを示し、現状のRとMahoutとの実装での制限を示した上で
低スペックな頭の僕がJavaの機械学習ライブラリmahoutを動かしてみる。 - regtan’s TechNote
あわせて読みたい Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS 地豆んじゃーリーダーが面白そうなライブラリでエントリあげていたので乗っかってみる。基本的に機械学習がなんたるかとか機械学習の結果を統計学的に云々なんてことはよくわかってないのでその辺はリーダーのエントリをお読みください。 Apache mahoutって何よ？ Apache Mahout:: Scalable machine-learning and data-mining library スケーラブルな機械学習ライブラリって書いてあります。でも、俺たちの目指すスケーラブルってちょっと違うんだぜ！ともいっています。 巨大なデータに対してスケーラブル Hadoop使っても使わなくても大丈夫だよ！ 様々なビジネスに対してスケーラブル Apache Software Licenseで提供するよ！
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実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference Japan 2014
