亨利马乌0.5_Mahout 0.5

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构建可扩展的机器学习库

亨利马乌是专门建立了一个可扩展的机器学习库，实现了许多不同的机器学习方法。

目前该项目包括分类，聚类，遗传编程和协同过滤算法实现，所有已启用的规模，借力打力的神器出山:www.shenqi73.comHadoop的map-reduce实现。

下面是一些主要特点“亨利马乌”：

·协同过滤
·K均值，模糊K-均值聚类
·Mean Shift聚类
·Dirichlet过程聚类
·潜在狄利克雷分配
·奇异值分解;
·并行频繁模式挖掘
·补充朴素贝叶斯分类器
·随机森林基于决策树的分类
·高性能的Java集合（先前小马的集合）
·一个充满活力的社会
·多酷的东西，今年夏天感谢谷歌夏天的代码

要求：

·的Java

此版本中的新功能：

·改进的Lanczos求解：优雅重启，更好的可扩展性
·LDA的改进：文件主题配电输出，优雅重启
·随机奇异值分解落实
·SVD实施增量
·交替最小二乘加权正则化协同过滤的实现，分布式和非分布式
·SVDRecommender增强
·最初的工作，在合并聚类和分类的基础设施
·更好地控制候选项目选择在基于项目的引荐人
·显着的去除过时的或死的代码
许多bug修复，重构和其他小的改进