怎樣解析Spark2.2.0 MLlib，針對這個問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項目包括烈山網(wǎng)站建設(shè)、烈山網(wǎng)站制作、烈山網(wǎng)頁制作以及烈山網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，烈山網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到烈山省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
MLlib是Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）庫，旨在簡化機(jī)器學(xué)習(xí)的工程實踐工作，并方便擴(kuò)展到更大規(guī)模。
MLlib由一些通用的學(xué)習(xí)算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維等，同時還包括底層的優(yōu)化原語和高層的管道API。
1.Spark MLlib算法庫
Spark Mllib能夠提供所有類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：
| Basic statistics | 基本統(tǒng)計 |
| Pipelines | 管道 |
| Extracting, transforming and selecting features | 特征提取、轉(zhuǎn)換和選擇 |
| Classification and Regression | 分類和回歸 |
| Clustering | 聚類 |
| Collaborative filtering | 協(xié)同過濾 |
| Frequent Pattern Mining | 頻繁模式挖掘 |
| Model selection and tuning | 模型選擇與調(diào)優(yōu) |
| Advanced topics | 高級主題 |
| Data types | 數(shù)據(jù)類型 |
| Basic statistics | 基本統(tǒng)計 |
| Classification and regression | 分類和回歸 |
| Collaborative filtering | 協(xié)同過濾 |
| Clustering | 聚類 |
| Dimensionality reduction | 降維 |
| Feature extraction and transformation | 特征抽取和轉(zhuǎn)換 |
| Frequent pattern mining | 頻繁模式挖掘 |
| Evaluation metrics | 評價指標(biāo) |
| PMML model export | PMML模型導(dǎo)出 |
| Optimization (developer) | 優(yōu)化（開發(fā)者） |
關(guān)于怎樣解析Spark2.2.0 MLlib問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。
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