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Apache Mahout 实现的机器学习算法

2019年10月11日 ⁄ 综合 ⁄ 共 880字 ⁄ 字号 评论关闭

Mahout实现的机器学习算法集:

算法大类 算法名称 中文名称
分类算法 Logistic Regression 逻辑回归
  Bayesian 贝叶斯
  SVM 支持向量机
  Perceptron 感知器算法
  Neural Network 神经网络
  Random Forests 随机森林
  Restricted Boltzmann Machines 有限波尔兹曼机
聚类算法 Canopy Clustering Canopy聚类
  K-means Clustering K均值算法
  Fuzzy K-means 模糊K均值
  Expectation Maximization EM聚类(期望最大化聚类)
  Mean Shift Clustering 均值漂移聚类
  Hierarchical Clustering 层次聚类
  Dirichlet Process Clustering 狄里克雷过程聚类
  Latent Dirichlet Allocation LDA聚类
  Spectral Clustering 谱聚类
关联规则挖掘 Parallel FP Growth Algorithm 并行FP Growth算法
回归 Locally Weighted Linear Regression 局部加权线性回归
降维/维约简 Singular Value Decomposition 奇异值分解
  Principal Components Analysis 主成分分析
  Independent Component Analysis 独立成分分析
  Gaussian Discriminative Analysis 高斯判别分析
进化算法 并行化了Watchmaker框架  
推荐/协同过滤 Non-distributed recommenders Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne)
  Distributed Recommenders ItemCF
向量相似度计算 RowSimilarityJob 计算列间相似度
  VectorDistanceJob 计算向量间距离
非Map-Reduce算法 Hidden Markov Models 隐马尔科夫模型
集合方法扩展 Collections 扩展了java的Collections类

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