Mahout實現的分類算法，兩個例子，預測期望的目標變量

Mahout實現的分類算法有： –隨機梯度下降（SGD） –貝葉斯分類(Bayes) –在線學習算法(Online Passive Aggressive) –隱馬爾科夫模型(HMM) –決策森林(隨機森林,DF) 例子1：將位置用作預測變量 用一個使用合成數據的簡單例子，演示如何選擇預測變量，使Mahout的模型能夠準確地預測期望的目標變量。 上圖是一個歷史數據集合。假設在搜索顏色填充的形狀：顏色

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