Mahout支持的系统算法有哪些

Mahout支持的系统算法主要包括：

1. 协同过滤算法（Collaborative Filtering AlGorithms）：如User-based CF、Item-based CF、SVD等。

2. 聚类算法（Clustering Algorithms）：如K-means、Canopy、Mean Shift等。

3. 分类算法（Classification Algorithms）：如随机森林（Random Forest）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、决策树（Decision Tree）等。

4. 回归算法（Regression Algorithms）：如线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（LoGIStic Regression）等。

5. 强化学习算法（Reinforcement Learning Algorithms）：如Q-learning、Deep Q Networks（DQN）等。

6. 关联规则挖掘算法（Association Rule Mining Algorithms）：如Apriori算法、FP-growth算法等。

7. 降维算法（Dimensionality Reduction Algorithms）：如主成分分析（PCA）、t-SNE等。

8. 自然语言处理算法（Natural Language Processing Algorithms）：如词袋模型（Bag of Words）、词嵌入（Word Embeddings）等。

总的来说，Mahout支持的系统算法涵盖了推荐系统、聚类、分类、回归、强化学习、关联规则挖掘、降维和自然语言处理等多个领域，为用户提供了丰富的选择。