《Mahout实战》是Mahout领域的著作，出自该项目核心成员之手，立足实践，全面介绍了基于Apache Mahout的机器学习技术。《Mahout实战》开篇从Mahout的故事讲起，接着分三部分探讨了推荐系统、聚类和分类，附录涵盖JVM调优、Mahout 数学知识和相关资源。

通过收集数据来学习和演进的计算机系统威力无穷。Mahout作为Apache的开源机器学习项目，把推荐系统、分类和聚类等领域的核心算法浓缩到了可扩展的现成的库中。使用Mahout，你可以立即在自己的项目中应用亚马逊、Netflix及其他互联网公司所采用的机器学习技术。

本书出自Mahout核心成员之手，得到Apache官方推荐，权威性毋庸置疑。作者凭借多年实战经验，为读者展现了丰富的应用案例，并细致地介绍了Mahout的解决之道。本书还重点讨论了可扩展性问题，介绍了如何利用Apache Hadoop框架应对大数据的挑战。

《Mahout实战》适合所有数据分析和数据挖掘人员阅读，需要有Java语言基础。

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