《Mahout in Action》是一本介绍Apache Mahout机器学习库的实用指南。作者通过丰富的案例和实践经验，详细讲解了如何使用Mahout来构建强大的机器学习模型。阅读后感受到了作者对机器学习的热情和专业知识，对于想要深入学习机器学习的读者来说是一本不可多得的好书。
Mahout in Action读后感(一)
我是先看的机器学习实战和统计学习方法，同时在大数据上面操练了下，有些感觉，再看Mahout in Action这本书。
这本书很适合入门，浅显易懂，有代码。全书3个部分，推荐聚类分类，看完之后在自己搭建一个在线平台就完美了。如果想继续深入下去，一定要弄懂里面的算法核心思想，能自己编写出来就ok。
1/3页Mahout in Action读后感(二)
书还不错 但文字描述太多 不太直观 隐藏的细节也很多 不利于上手 最好是书配着代码来看 会清晰很多
书中也隐藏了不少不利于程序员思考的方面，数学统计和数据挖掘，这部分会给读者障碍，这点很好
2/3页Mahout in Action读后感(三)
花了一个星期（包括清明小假期）的时间，读完了这本书。
Sean Owen可以说是最活跃的开源社区贡献者/项目创始人之一了，活跃在sto，邮件列表，论坛里，回答哪怕是新手的问题。
的确，现在的mahout使用起来不太方便：神秘的参数，缺失的文档。
但不可否认的是Mahout却是一个在快速成长的项目。
我从Mahout中得到的收获也正是来自阅读其源代码。
头几章节介绍了re-sys的基础和原理，中间的聚类和最后的分类章节都有较多的基础内容，适宜初学者。
恰恰，最好的也最难写的书籍，就是一本初学者也可以轻而易举读懂并完全理解的书籍。
正如，学习很容易，但是教与他人如何学习却很难。
一个学科最难写的书籍正是入门书籍。
你可以教会编程高手轻易地再学一们语言，但是如何教会一个没有编程经验的人学第一们语言？
聚类和分类两个章节写作风格区别很明显，可以看出是合著的。
总的来说，还是非常值得推荐的一本书籍。（不要带着all things distributed的目的来读它，如果真是这样，那就读源代码吧）
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