怎樣解析Spark2.2.0MLlib

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Spark MLlib概述

MLlib是Spark的機器學習（Machine Learning）庫，旨在簡化機器學習的工程實踐工作，并方便擴展到更大規(guī)模。
MLlib由一些通用的學習算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維等，同時還包括底層的優(yōu)化原語和高層的管道API。
1.Spark MLlib算法庫
Spark Mllib能夠提供所有類型的機器學習算法：

MLlib: Main Guide

Basic statistics	基本統(tǒng)計
Pipelines	管道
Extracting, transforming and selecting features	特征提取、轉換和選擇
Classification and Regression	分類和回歸
Clustering	聚類
Collaborative filtering	協(xié)同過濾
Frequent Pattern Mining	頻繁模式挖掘
Model selection and tuning	模型選擇與調優(yōu)
Advanced topics	高級主題

MLlib: RDD-based API Guide

Data types	數據類型
Basic statistics	基本統(tǒng)計
Classification and regression	分類和回歸
Collaborative filtering	協(xié)同過濾
Clustering	聚類
Dimensionality reduction	降維
Feature extraction and transformation	特征抽取和轉換
Frequent pattern mining	頻繁模式挖掘
Evaluation metrics	評價指標
PMML model export	PMML模型導出
Optimization (developer)	優(yōu)化（開發(fā)者）

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新聞標題：怎樣解析Spark2.2.0MLlib
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