入门级的 Mahout 学习资料，内容挺全，讲得也不绕，适合刚接触机器学习的人。尤其是用 Java 的朋友，看着会比较亲切，毕竟 Mahout 就是 Apache 家出的，和 Hadoop、Spark 啥的关系还挺近。资源里有不少配套案例，像协同过滤、推荐系统之类的，讲得算清楚，代码也比较容易上手。

Mahout 的算法实现方式偏矩阵计算，所以如果你对线性代数不太熟，建议先看看矩阵学习与机器学习衔接，蛮适合打基础的。搞明白稀疏矩阵、特征向量这些东西之后，再去看 Mahout 的源码也不至于太吃力。

另外像机器学习算法实战和系统设计案例这些，配着 Mahout 来读也挺有的。是做推荐系统或者分类模型的场景，能学到不少实用的思路。

要是你本身就在玩 Spark 或者 PySpark，也可以顺带看下机器学习与 Spark 指南和PySpark 实战，两边对照着学，理解会更透一些。

，如果你是想从Java 生态的角度切入机器学习，那 Mahout 算是个还不错的起点。环境搭建也不复杂，适合边看边练。嗯，建议多试试例子，哪怕改改参数也行，动手之后理解会快多。