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4개의 무료 및 유료 대안을 Apache Mahout에 대한 목록으로 정리했습니다. 주요 경쟁 업체는 WEKA, ELKI입니다. 이 외에도 사용자들은 Apache Mahout와 SIMON, KEEL 간에 비교를 하기도 합니다. 또한 여기서 다른 유사한 옵션을 살펴볼 수 있습니다: About.


Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks; with its own GUI.

ELKI
Free

ELKI 데이터 마이닝 프레임 워크

SIMON
Free Open Source

SIMON은 강력하고 유연하며 오픈 소스이며 사용하기 쉬운 기계 학습 지식 발견입니다 ...

KEEL
Free

KEEL은 데이터 마이닝을위한 진화 알고리즘을 평가하는 오픈 소스 (GPLv3) Java 소프트웨어 도구입니다.

Apache Mahout은 아파치 프로젝트로 분산 또는 기타 방식의 무료 구현을 제공합니다.

Apache Mahout 플랫폼

tick-square Web-Based
tick-square Linux

Apache Mahout 개요

Apache Mahout은 Hadoop 플랫폼에서 분산 또는 확장 가능한 머신 러닝 알고리즘을 무료로 구현하는 Apache 프로젝트입니다. Mahout은 진행중인 작업입니다. 구현 된 알고리즘의 수는 빠르게 증가했지만 여전히 다양한 알고리즘이 누락되어 있습니다. 클러스터링, 분류 및 배치 기반 협업 필터링을위한 Mahout의 핵심 알고리즘은 맵 / 리 듀스 패러다임을 사용하여 Apache Hadoop 위에 구현되지만 기여도를 제한하지 않습니다. 하둡 기반 구현. 단일 노드 또는 비 Hadoop 클러스터에서 실행되는 컨트 리뷰 션도 환영합니다. 예를 들어 Mahout의 'Taste'협업 필터링 추천 구성 요소는 원래 별도의 프로젝트였으며 Hadoop없이 독립형으로 실행할 수 있습니다. Pregel과 같은 Giraph와 같은 이니셔티브와의 통합에 대해 활발히 논의 중이며, EC2 AMI와 Hadoop 및 Mahout Giraph (Hadoop에서 실행되는 그래프 처리 인프라)를 외부와 연결합니다 (Pregel 참조). Pregel-Google의 내부 그래프 처리 플랫폼으로 ACM 용지에 세부 정보를 공개했습니다.

Apache Mahout 특징

tick-square Machine Learning
tick-square Data Mining

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Apache Mahout 태그

time-series-data machine-learning hadoop data-integration data-extraction big-data

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