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Apache Spark机器学习.1.4 MLlib

1.4 MLlib MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库,包括很多常用的机器学习算法。MLlib内置的算法如下: 以向量和矩阵形式处理数据 基本的统计计算,例如:汇总统计和相关性、简单随机数生成、分层抽样、执行简单的假设检验 分类和回归建模 协同过滤 聚类 降维 特征提取与转换 频繁模式挖掘 开发优化 PMML模型导出 Spark MLlib还处在活跃开发阶段,预计每次新版发布都会有新的算法加入其中。 MLlib符合Apache Spark的计算哲学,简单易用,性能卓越。 MLlib使用依赖于netlib-java和jblas的线性代数包Breeze。netlib-java和jblas依赖于本地Fortran程序。如果节点没有安装gfortran运行库,用户需要自行安装。要是没有自动检测到库,MLlib会报链接错误。 关于MLib用例和详细的使用信息,

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