spark mllib支持的算法有啥

Apache Spark的MLlib（Machine Learning Library）是一个强大的机器学习库，它支持广泛的算法，适用于分类、回归、聚类、降维等多种机器学习任务。以下是MLlib支持的主要算法类别及其部分算法：

监督学习算法

• 分类算法：逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
• 回归算法：线性回归、广义线性模型等。

无监督学习算法

• 聚类算法：K-Means、高斯混合模型（GMM）、谱聚类等。
• 降维算法：主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、随机投影等。
• 关联规则学习：Apriori算法等。

模型评估工具

MLlib提供了多种评估指标和工具，如AUC、准确率、召回率、F1分数、平均绝对误差、轮廓系数、Davies-Bouldin指数和Jaccard距离等，用于评估模型的性能。

特征转换

• 特征提取：TF-IDF、Word2Vec等。
• 特征选择：特征重要性评估等。
• 特征缩放：标准化和归一化等。

深度学习

虽然MLlib不如专门的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）强大，但它支持神经网络模型，如多层感知机（MLP）。

MLlib通过提供这些算法和工具，使得在Spark上进行机器学习变得更加高效和便捷。