如何在Hadoop Mapreduce程序中使用机器学习算法？
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除了Mahout，请提出一些想法。您可以编写自己的MapReduce程序，并在mapper和reducer中调用第三方机器学习算法。有几个开源机器学习库可用，如Weka、OpenNLP、ctakes、mallet、uima等 另一个最好的方法是在Hadoop之上使用Spark ML lib或H2O、Oryix 另一种解决方案：使用PMML和JPMML将机器学习工具如R、Weka、SAS与Hadoop集成。
您可以使用任何一种工具（R、SAS、Weka）开发模型，并在JPMML的帮助下在MapReduce程序中使用该模型。您可以编写自己的MapReduce程序，并在mapper和reducer中调用第三方机器学习算法。有几个开源机器学习库可用，如Weka、OpenNLP、ctakes、mallet、uima等 另一个最好的方法是在Hadoop之上使用Spark ML lib或H2O、Oryix 另一种解决方案：使用PMML和JPMML将机器学习工具如R、Weka、SAS与Hadoop集成。
您可以使用任何一种工具（R、SAS、Weka）开发模型，并在JPMML的帮助下在MapReduce程序中使用该模型。您可以编写自己的MapReduce程序，并在mapper和reducer中调用第三方机器学习算法。有几个开源机器学习库可用，如Weka、OpenNLP、ctakes、mallet、uima等 另一个最好的方法是在Hadoop之上使用Spark ML lib或H2O、Oryix 另一种解决方案：使用PMML和JPMML将机器学习工具如R、Weka、SAS与Hadoop集成。
您可以使用任何一种工具（R、SAS、Weka）开发模型，并在JPMML的帮助下在MapReduce程序中使用该模型。您可以编写自己的MapReduce程序，并在mapper和reducer中调用第三方机器学习算法。有几个开源机器学习库可用，如Weka、OpenNLP、ctakes、mallet、uima等 另一个最好的方法是在Hadoop之上使用Spark ML lib或H2O、Oryix 另一种解决方案：使用PMML和JPMML将机器学习工具如R、Weka、SAS与Hadoop集成。 您可以使用任何一种工具（R、SAS、Weka）开发该模型，并在JPMML的帮助下在MapReduce程序中使用该模型