1. 分类问题：MLlib 提供了一系列经典的分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，适用于各种类型的数据集，包括文本分类、图像识别等。 2. 回归问题：MLlib 中也提供了回归算法，用于预测一...
Spark MLlib的优点包括： 1. 高性能：Spark MLlib能够利用Spark的分布式计算框架，实现高性能的机器学习算法，处理大规模数据集。 2. 易用性：Spark MLlib提供了丰富...
1. 分类算法：包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等。 2. 回归算法：包括线性回归、岭回归、套索回归等。 3. 聚类算法：包括K均值聚类、高斯混合模型等。 4. 降维算法：包括主...
Apache Spark中的MLlib是一个机器学习库，提供了一系列的机器学习算法和工具。MLlib可以用于数据预处理、特征提取、模型训练和评估等各个阶段的机器学习任务。 MLlib中的算法包括分类...
