1 MLlib概述

1.1 MLlib 介绍

◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点

◆ 底层计算经过优化,比常规编码效率往往要高

◆ 实现了多种机器学习算法,可以进行模型训练及预测

1.2 Spark MLlib实现的算法

◆ 逻辑回归 朴素贝叶斯 线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解

1.3 Spark MLlib官方介绍

1.3.1 搜索官方文档

1.3.2 阅读文档 - 机器学习库（MLlib）指南

简介

MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：

• ML算法：常见的学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤
• 特征化：特征提取，转换，降维和选择
• 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具
• 持久性：保存和加载算法，模型和管道
• 实用程序：线性代数，统计，数