Apache Spark的MLlib(Machine Learning Library)是一个强大的开源机器学习库,它提供了多种常见的机器学习算法和工具,使开发人员能够在分布式Spark集群上进行大规模的机器学习。以下是MLlib支持的主要功能:
分类
- 逻辑回归
- 随机森林
- 支持向量机(SVM)
- 朴素贝叶斯等
回归
- 线性回归
- 决策树回归
- 梯度提升回归等
聚类
- K均值聚类
- 高斯混合模型聚类等
降维
- 主成分分析(PCA)
- 奇异值分解(SVD)
协同过滤
- 用于推荐系统和个性化推荐
特征工程
- 特征提取
- 特征选择
- 特征转换等
流式机器学习
- 允许实时数据流上的模型训练和预测
分布式学习
- 基于Spark构建,可以充分利用Spark的分布式计算能力
MLlib通过其丰富的特性和工具,使得在Spark生态系统中进行大规模数据处理和机器学习变得简单高效。