文件名称:mahout-distribution-0.4-src

  • 所属分类:
  • 人工智能/神经网络/遗传算法
  • 资源属性:
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 4.86mb
  • 下载次数:
  • 0次
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Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等-Apache Mahout is the Apache Software Foundation (ASF)' s an open source project, to provide some areas of expansion of the classic machine learning algorithm, designed to help developers more quickly and easily create intelligent applications. Classical algorithms such as clustering, classification, collaborative filtering, evolutionary programming, etc.
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下载文件列表

mahout-distribution-0.4

.......................\buildtools

.......................\..........\src

.......................\..........\...\main

.......................\..........\...\....\resources

.......................\conf

.......................\core

.......................\....\src

.......................\....\...\main

.......................\....\...\....\assembly

.......................\....\...\....\java

.......................\....\...\....\....\org

.......................\....\...\....\....\...\apache

.......................\....\...\....\....\...\......\mahout

.......................\....\...\....\....\...\......\......\cf

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\taste

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\common

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\eval

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\hadoop

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\......\item

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\......\pseudo

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\......\similarity

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\......\..........\item

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\......\slopeone

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\impl

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\common

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\......\jdbc

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\eval

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\model

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\.....\file

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\.....\jdbc

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\neighborhood

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\recommender

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\...........\knn

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\...........\slopeone

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\...........\........\file

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\...........\........\jdbc

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\...........\svd

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\similarity

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\..........\file

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\..........\jdbc

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\....\transforms

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\model

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\neighborhood

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\recommender

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\...........\slopeone

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\similarity

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..\.....\transforms

.......................\....\...\....\....\...\......\......\classifier

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..........\bayes

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..........\.....\algorithm

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..........\.....\common

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..........\.....\datastore

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..........\.....\exceptions

.......................\....\...\....\....\...\......\......\..........\.....\interfaces

.......................\....\...\....\....\...\......\

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