Mahout是apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用Apache Hadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。

虽然在开源领域中相对较为年轻，但Mahout已经提供了大量功能，特别是在集群和CF方面。Mahout的主要特性包括：

Taste CF。Taste是Sean Owen在SourceForge上发起的一个针对CF的开源项目，并在2008年被赠予Mahout。

一些支持Map-Reduce的集群实现包括k-Means、模糊k-Means、Canopy、Dirichlet和Mean-Shift。

Distributed Naive Bayes和Complementary Naive Bayes分类实现。

针对进化编程的分布式适用性功能。

Matrix和矢量库。

上述算法的示例。

Mahout的创始人Grant Ingersoll介绍了机器学习的基本概念，并演示了如何使用Mahout来实现文档聚类、做出推荐和组织内容。