Spark MLlib教程 📚

Spark MLlib 是 Apache Spark 生态中用于机器学习的核心库，提供分布式机器学习算法和工具。以下是关键内容概览：

🧠 核心功能

• 算法库：包含回归、分类、聚类等常用算法（如线性回归 📈、随机森林 🌳）
• 数据处理：支持特征转换、选择与缩放（例如 VectorAssembler ⚙️）
• 模型评估：提供准确率、F1值等评估指标 📊

🛠️ 快速入门步骤

1. 安装依赖：pip install pyspark 📦
2. 初始化Spark会话：

   from pyspark.sql import SparkSession
   spark = SparkSession.builder.appName("MLlib Tutorial").getOrCreate()
   

3. 加载数据集：

   data = spark.read.format("libsvm").load("path/to/data")
   

4. 训练模型：

   model = LogisticRegression().fit(data)
   

📌 实战案例

• 分类任务：使用 NaiveBayes 或 DecisionTreeClassifier 📌
• 聚类分析：尝试 KMeans 算法 🧩
• 推荐系统：基于 ALS（交替最小二乘法）实现 🎮

🌐 扩展阅读

• Spark MLlib官方文档 📖
• 分布式机器学习实践指南 🚀