基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

2019-04-08 782

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

1.3.2 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

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2019-04-08

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2019-04-09

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

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