機器學習庫（MLlib）指南（Spark 2.4.5）

MLlib是Spark的機器學習（ML）庫。它的目標是使機器學習的實際應用變得容易和可擴展。在較高層次上，它提供了以下工具： ML算法：常見的學習算法，如分類、迴歸、聚類和協作過濾 特徵化：特徵提取、轉換、降維和篩選 工作流（Pipelines）：構建、評估和調整ML工作流的工具 持久性：保存和加載算法、模型和工作流 實用程序：線性代數、統計學、數據處理等。 注：基於DataFrame的API是主

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