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本篇内容介绍了“Apache Mahout中实现的算法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
Apache Mahout 是 ApacheSoftware 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，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
在Mahout实现的机器学习算法见下表：
算法类 | 算法名 | 中文名 |
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 |
Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。
“Apache Mahout中实现的算法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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