Mahout支持的系统算法有哪些

Mahout支持的系统算法主要包括:协同过滤算法(Collaborative Filtering Algorithms):如User-based CF、Item-based CF、SVD等。聚类算法(Clustering Algorithms):如K-means、Canopy、Mean Shift等。分类算法(Classification Algorithms):如随机森林(Random Fore

Mahout支持的系统算法主要包括:

  1. 协同过滤算法(Collaborative Filtering Algorithms):如User-based CF、Item-based CF、SVD等。

  2. 聚类算法(Clustering Algorithms):如K-means、Canopy、Mean Shift等。

  3. 分类算法(Classification Algorithms):如随机森林(Random Forest)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、决策树(Decision Tree)等。

  4. 回归算法(Regression Algorithms):如线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)等。

  5. 强化学习算法(Reinforcement Learning Algorithms):如Q-learning、Deep Q Networks(DQN)等。

  6. 关联规则挖掘算法(Association Rule Mining Algorithms):如Apriori算法、FP-growth算法等。

  7. 降维算法(Dimensionality Reduction Algorithms):如主成分分析(PCA)、t-SNE等。

  8. 自然语言处理算法(Natural Language Processing Algorithms):如词袋模型(Bag of Words)、词嵌入(Word Embeddings)等。

总的来说,Mahout支持的系统算法涵盖了推荐系统、聚类、分类、回归、强化学习、关联规则挖掘、降维和自然语言处理等多个领域,为用户提供了丰富的选择。

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