Apache Mahout是一個開源的機器學習庫，主要用于構建可擴展的機器學習算法和工具，幫助用戶進行數據挖掘、推薦系統、聚類分析等任務。具體的主要用途包括：
推薦系統：Mahout提供了推薦算法的實現，包括協同過濾（Collaborative Filtering）、基于內容的推薦（Content-based Recommendation）等，可以幫助用戶構建個性化推薦系統。
聚類分析：Mahout包含了多種聚類算法的實現，如K均值聚類（K-means Clustering）、Canopy聚類等，可以幫助用戶對數據進行聚類分析。
分類和回歸：Mahout提供了分類和回歸算法的實現，如樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、邏輯回歸（Logistic Regression）等，可以用于解決分類和回歸問題。
協同過濾：Mahout提供了協同過濾算法的實現，可以用于推薦系統、個性化推薦等任務。
總的來說，Apache Mahout主要用于幫助用戶實現各種機器學習任務，并提供了一些常用的機器學習算法的實現，讓用戶能夠方便地構建和部署機器學習模型。
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