Mahout提供的API接口和工具有哪些

Mahout是一个开源的机器学习库，提供了丰富的API接口和工具来支持各种机器学习任务。以下是Mahout提供的一些常用API接口和工具：

Collaborative Filtering API：用于协同过滤推荐系统的API接口，包括User-Based和Item-Based的推荐算法实现。

Clustering API：用于聚类分析的API接口，支持K-Means、Canopy、MeanShift等聚类算法的实现。

Classification API：用于分类任务的API接口，支持朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机等分类算法的实现。

Singular Value Decomposition API：用于矩阵分解的API接口，支持基于SVD的推荐系统算法实现。

此外，Mahout还提供了一些工具来支持模型训练、评估和部署，包括命令行工具和可视化界面工具。通过这些API接口和工具，用户可以快速构建和部署各种机器学习模型，实现个性化推荐、数据聚类、分类预测等任务。