The Apache Mahout™ project's goal is to build an environment for quickly creating scalable performant machine learning applications.
Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。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 software provides three major features:
1)A simple and extensible programming environment and framework for building scalable algorithms
2)A wide variety of premade algorithms for Scala + Apache Spark, H2O, Apache Flink
3)Samsara, a vector math experimentation environment with R-like syntax which works at scale
4)On-GPU compute for performance improvements in large matrix multiplications
查了Mahout的中文意思——驭象的人，再看看Mahout的logo，好吧，想和小黄象happy地玩耍，得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...
Mahout 目前提供了一些工具，可用于通过 Taste 库建立一个推荐引擎 —针对 CF 的快速且灵活的引擎。Taste 支持基于用户和基于项目的推荐，并且提供了许多推荐选项，以及用于自定义的界面。Taste 包含 5 个主要组件，用于操作 用户、项目和 首选项：
DataModel：用于存储 用户、项目和 首选项
UserSimilarity：用于定义两个用户之间的相似度的界面
ItemSimilarity：用于定义两个项目之间的相似度的界面
Recommender：用于提供推荐的界面
UserNeighborhood：用于计算相似用户邻近度的界面，其结果随时可由 Recommender使用
| 算法类 |
算法名 |
中文名 |
| 分类算法 |
Logistic Regression |
逻辑回归 |
| Bayesian |
贝叶斯 |
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| SVM |
支持向量机 |
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| Perceptron |
感知器算法 |
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| Neural Network |
神经网络 |
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| 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 |
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| 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 |