Mahoutイン・アクション

著者 : Sean Owen Robin Anil Ted Dunning Ellen Friedman 伊東直子 真鍋加奈子 堀内孝彦 都元ダイスケ

• オライリージャパン (2012年10月26日発売)

作品紹介・あらすじ

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。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する。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」させる方法を説明する。

感想・レビュー・書評

[makai.numaさんの感想 · 2015年6月24日]

レコメンデーション、クラスタリング、分類の３部構成
クラスタリングが教師なし学習で、分類（クリシフィケーション）が教師データで識別機を育てる。
アルゴリズムや数学にはあまり立ち入らない。
それらはMahoutでツールとして提供されているとして利用する。
実際は、データをどう扱うか、前処理、結果の評価、システム構築などが重要で、それらに関するイントロダクションとなっている。

[masterkaさんの感想 · 2013年8月25日]

感想は以下。
http://masterka.seesaa.net/article/372975121.html