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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。
Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用Apache Hadoop库。
Mahout可以有效地扩展到云中。
当然，也有资料这样来梳理说，实际上当前它仅关注机器学习的三个主要领域，即推荐系统（协同过滤）、聚类和分类。
mahout是什么
Apache Mahout是Apache Software Foundation （ASF）旗下的一个开源项目，提供了一些经典的机器学习的算法，皆在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。目前已经有了三个公共发型版本，通过ApacheMahout库，Mahout可以有效地扩展到云中。Mahout包括许多实现，包括聚类、分类、推荐引擎、频繁子项挖掘。
Apache Mahout的主要目标是建立可伸缩的机器学习算法。这种可伸缩性是针对大规模的数据集而言的。Apache Mahout的算法运行在ApacheHadoop平台下，它通过Mapreduce模式实现。但是，Apache Mahout并非严格要求算法的实现基于Hadoop平台，单个节点或非Hadoop平台也可以。Apache Mahout核心库的非分布式算法也具有良好的性能。
Mahout 是一个机器学习 Java 类库的集合，用于完成各种各样的任务，如分类、评价性的聚类和模式挖掘等。
Mahout开源项目就是一个Hadoop云平台的算法库，已经实现了多种经典算法，并一直在扩充中，其目标就是致力于创建一个可扩容的云平台算法库。
在Hadoop云平台下编程不仅要求用户对Hadoop云平台框架比较熟悉，还要对Hadoop云平台下底层数据流、Map和Reduce原理非常熟悉，这是基本的编程要求。此外，用户要编写某一个算法还需要对该算法的原理比较熟悉，即需要对算法原理理解透彻。总体来看，编写云平台下的算法程序是属于高难度的开发工作了。但是，如果使用Mahout，情况就会有很大的不同，用户再也不用自己编写复杂的算法，不需要掌握太高深的云平台的框架和数据流程的理论知识。用户所需要了解的只是算法的大概原理、算法实际应用环境和如何调用Mahout相关算法的程序接口。当然，在具体的项目中，用户还应该根据实际需求在Mahout源代码基础上进行二次开发以满足具体的实际应用情况。