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Spark MLlib的简介

 MLlib 是构建在 Spark 上的分布式机器学习库,充分利用了 Spark 的内存计算和适合迭代型计算的优势,将性能大幅度提升。同时由于 Spark 算子丰富的表现力, 让大规模机器学习的算法开发不再复杂。MLlib是 一 些 常 用 的 机 器 学 习 算 法 和 库 在Spark 平台上的实现。MLlib 是 AMPLab 的在研机器学习项目 MLBase 的底层组件。   MLBase是一个机器学习平台,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5726445.html MLI是一个接口层,提供很多结构, MLlib 是底层算法实现层,如图1 所示。 图 1 MLbase MLlib 中包含分类与回归、聚类、协同过滤、数据降维组件以及底层的优化库,如图 2所示。 图2 MLlib组件图 通过图 2,我们可以对 MLlib 的整体组件和依赖库有一个宏观的把握。 底层组件简要介绍:BLAS/LAPACK 层: LAPACK 是 用 Fortran 编 写 的 算 法 库, 顾 名 思 义, LinearAlgebra PACKage,...

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