Spark 實戰，第 5 部分: 使用 ML Pipeline 構建機器學習工作流

轉自：http://www.javashuo.com/article/p-vpqbmigq-ga.html 引言 使用機器學習 (Machine Learning) 技術和方法來解決實際問題，已經被成功應用到多個領域，我們經常能夠看到的實例有個性推薦系統，金融反欺詐，自然語言處理和機器翻譯，模式識別，智能控制等。一個典型的機器學習機器學習過程通常會包含：源數據 ETL，數據預處理，指標提取，模型訓

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