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mahout面试题

Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，用于大规模数据集的分布式计算。面试题可能涉及Mahout的基本概念、算法和应用场景。例如，你可能会被问到Mahout支持哪些机器学习算法，如何在Hadoop集群上使用Mahout进行数据分析，以及如何优化Mahout的性能。

此外，你可能还会被要求解释Mahout与其他机器学习库（如TensorFlow或Scikit-learn）之间的区别和优势。

准备面试时，建议你熟悉Mahout的核心概念和常用算法，并能够提供实际应用案例来展示你的理解和经验。