mllib演算法簡介：之前mahout或者自己寫的mr來解決複雜的機器學習，導致效率低，spark特別適合迭代式的計算，這正是機器學習演算法訓練所需要的，mllib是基於spark之上演算法元件，基於spark平台來實現。
主要的機器學習的演算法目前在mllib中都已經提供了，分類回歸、聚類、關聯規則、推薦、降維、優化、特徵抽取篩選、用於特徵預處理的數理統計方法、以及演算法的評測。
以上是目前spark1.3支援的演算法包，相比較之前的版本增加了新的演算法，主題模型lda，高斯混合模型gmm，fp-growth關聯規則等，當然還有其他一些演算法效能方面的提公升等等。
後面的章節會依次對演算法進行原理介紹和實現分析，也算是對近些年我在機器學習演算法方面的總結。
mllib 例項3 ALS演算法
als 是 spark 的協同過濾演算法，已整合到 spark 的 mllib 庫中 資料alstest.data來自 spark data mllib als test.data import org.apache.spark.mllib.recommendation.rating import ...
MLlib學習 降維
降維 dimensionality reduction 是機器學習中的一種重要的特徵處理手段，它可以減少計算過程中考慮到的隨機變數 即特徵 的個數，其被廣泛應用於各種機器學習問題中，用於消除雜訊 對抗資料稀疏問題。它在盡可能維持原始資料的內在結構的前提下，從原始和雜訊特徵中提取潛在特徵或在保持結構的...
MLlib基本概念2018 4 27
學習mllib的基本資料型別的種類與用法。如何組合利用這些基本資料型別去進行一些統計量的計算 這是資料分析和挖掘的基本內容 mllib基本資料型別 localvector本地向量集 分為兩種 稀疏型資料集spares 密集型資料集dense 只支援整型資料和浮點型資料因為mllib的目的就是進行數值...