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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

Mahout提供一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，很多公司會(huì)使用Mahout方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。Mahout包含許多實(shí)現(xiàn)，包括聚類、分類、推薦過(guò)濾、頻繁子項(xiàng)挖掘。Mahout通過(guò)使用 Apache Hadoop，可以有效地?cái)U(kuò)展到云中。被業(yè)界奉為第二代機(jī)器學(xué)習(xí)工具。此部分過(guò)后大家不僅會(huì)學(xué)習(xí)到mahout的組件而且會(huì)有項(xiàng)目讓大家真正把它應(yīng)用到工作中。
1) 介紹為什么使用它,它的前景
a) 簡(jiǎn)單介紹Mahout b) 簡(jiǎn)單介紹機(jī)器學(xué)習(xí) c) 實(shí)例演示Mahout單機(jī)推薦程序
2) 配置安裝（hadoop2.x版本的）編譯安裝步驟說(shuō)明
a) 命令行中測(cè)試運(yùn)行協(xié)同過(guò)濾概念
3) 推薦
a) 講解基于用戶的協(xié)同過(guò)濾 b) 講解基于物品的協(xié)同過(guò)濾
4) 分類
a) 分類概念 b) 分類的應(yīng)用及Mahout分類優(yōu)勢(shì) c) 分類和聚類、推薦的區(qū)別 d) 分類工作原理
e) 分類中概念術(shù)語(yǔ) f) 分類項(xiàng)目工作流 g) 如何定義預(yù)測(cè)變量 h) 線性分類器的介紹，及貝葉斯分類器
i) 決策樹(shù)分類器的介紹，及隨機(jī)森林分類器 j) 如何使用貝葉斯分類器和隨機(jī)森林分類器的代碼展示
5) 聚類
a) 聚類概念 b) 聚類步驟流程 c) 聚類中的距離測(cè)度 d) 講解K-means聚類 e) K-means聚類算法展示
f) 聚類其他算法 g) 介紹TF-IDF h) 歸一化 i) 微博聚類案例
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
微博營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目
使用數(shù)據(jù)來(lái)自微博平臺(tái)，項(xiàng)目目標(biāo)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)所學(xué)知識(shí)挖掘目標(biāo)客戶群體，找到代言人進(jìn)行微博營(yíng)銷廣告投放。
項(xiàng)目技術(shù)架構(gòu)體系：
a) 分布式平臺(tái) Hadoop，MapReduce b) 數(shù)據(jù)采集 Flume c) 數(shù)據(jù)清洗 ETL d) 數(shù)據(jù)庫(kù) Hbase，Redis e) 機(jī)器學(xué)習(xí) Mahout