谷歌最近关于Google预测API的公告听起来非常有趣。这对于我即将进行的一个项目可能很有用，并且可能会比我之前考虑的一些自定义代码做得更好。

然而，这存在一些供应商锁定的问题。谷歌保留了训练模型，并且以后可能会对我收取过高的费用。我意识到，如果我愿意自己托管训练（我愿意），并且能够忍受没有他们随时随地投入硬件解决问题的能力，可能存在开源的替代方案。

我上次查看第三方计算机训练代码已经是很多年前了，当时有很多细节需要仔细考虑并根据项目进行定制。谷歌似乎隐藏了这些决策，并为你处理这些问题。对我来说，这仍然像是魔法，但我很想知道其他人是否也能做到同样的事情。

所以我的问题是：

Google预测API的替代方案有哪些：

• 使用监督式机器学习对数据进行分类，
• 可以轻松配置（或不需要配置）以适应不同类型和规模的数据集？
• 是开源且自托管的（或者至少，提供你免版税使用你的模型的权利，不依赖第三方）

回答：

也许是Apache Mahout？