Apache Spark中的MLlib是一个机器学习库，提供了一系列的机器学习算法和工具。MLlib可以用于数据预处理、特征提取、模型训练和评估等各个阶段的机器学习任务。 MLlib中的算法包括分类、回归、聚类、降维、推荐等各种常见的机器学习任···
分类算法：包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等。 回归算法：包括线性回归、岭回归、套索回归等。 聚类算法：包括K均值聚类、高斯混合模型等。 降维算法：包括主成分分析、奇异值分解等。 特征选择：包括方差···
Spark MLlib的优点包括： 高性能：Spark MLlib能够利用Spark的分布式计算框架，实现高性能的机器学习算法，处理大规模数据集。 易用性：Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法库和工具，用户可以方便地构建和调整机器学习模型。 兼容···
分类问题：MLlib 提供了一系列经典的分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，适用于各种类型的数据集，包括文本分类、图像识别等。 回归问题：MLlib 中也提供了回归算法，用于预测一个连续值，如线性回归、岭回归、LASSO 回归···
