mahout實現的算法集(一)

mahout實現的算法:(翻譯自mahout官方文檔:點擊打開鏈接
(一)Classification(分類算法)
完全支持:
1.Logistic Regression(Logistic迴歸)
2.Naive Bayes/ Complementary Naive Bayes(樸素貝葉斯/互補的樸素貝葉斯)
3.Random Forests(隨機森林)
4.Hidden Markov Models(隱馬爾可夫模型)
即將支持:
5.Online Passive Aggressive(在線被動攻擊)
(二)Dimension reduction(聚類算法)
完全支持:
1.Canopy Clustering(Canopy聚類)
2.K-Means Clustering(K-Means聚類)
3.Fuzzy K-Means(模糊K-Means聚類)
4.Mean Shift Clustering(均值漂移聚類)
5.Dirichlet Process Clustering (狄利克雷過程聚類)
6.Latent Dirichlet Allocation(潛在狄利克雷分配)
7.Minhash Clustering(Minhash聚類)
8.kMeans++ streaming clustering(k均值+ +流媒體集羣)
即將支持:
9.Hierarchical Clustering(層次聚類)
10.Spectral Clustering(譜聚類)
(三)Dimension reduction(降維)
完全支持
1.Singular Value Decomposition and other Dimension Reduction Techniques(奇異值分解和其他降維技術)
2.Stochastic Singular Value Decomposition with PCA workflow(隨機奇異值分解與PCA工作流程)
即將支持:
3.Principal Components Analysis(主成分分析)
4.Gaussian Discriminative Analysis(高斯辨析)
(四)Evolutionary Algorithms(進化算法)
注:進化算法已經在mahout0.7版本中移除了。
(五)推薦引擎/協同過濾(Recommenders/Collaborative Filtering)

Mahout中包含了簡單非分佈式推薦引擎的實現和基於hadoop分佈式推薦引擎的實現。

其他人博客摘抄

算法類

算法名

中文名

分類算法

Logistic Regression

邏輯迴歸

Bayesian

貝葉斯

SVM

支持向量機

Perceptron

感知器算法

Neural Network

神經網絡

Random Forests

隨機森林

Restricted Boltzmann Machines

有限波爾茲曼機

聚類算法

Canopy Clustering

Canopy聚類

K-means Clustering

K均值算法

Fuzzy K-means

模糊K均值

Expectation Maximization

EM聚類(期望最大化聚類)

Mean Shift Clustering

均值漂移聚類

Hierarchical Clustering

層次聚類

Dirichlet Process Clustering

狄裏克雷過程聚類

Latent Dirichlet Allocation

LDA聚類

Spectral Clustering

譜聚類

關聯規則挖掘

Parallel FP Growth Algorithm

並行FP Growth算法

迴歸

Locally Weighted Linear Regression

局部加權線性迴歸

降維/維約簡

Singular Value Decomposition

奇異值分解

Principal Components Analysis

主成分分析

Independent Component Analysis

獨立成分分析

Gaussian Discriminative Analysis

高斯判別分析

進化算法

並行化了Watchmaker框架

 

推薦/協同過濾

Non-distributed recommenders

Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne)

Distributed Recommenders

ItemCF

向量相似度計算

RowSimilarityJob

計算列間相似度

VectorDistanceJob

計算向量間距離

非Map-Reduce算法

Hidden Markov Models

隱馬爾科夫模型

集合方法擴展

Collections

擴展了java的Collections類



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