推荐答案
FlinkML 提供了以下机器学习算法：
监督学习算法：
- 线性回归
- 多元线性回归
- 逻辑回归
- 支持向量机 (SVM)
- 决策树
- 随机森林
- 梯度提升树 (GBT)
无监督学习算法：
- K-均值聚类
- 高斯混合模型 (GMM)
- 主成分分析 (PCA)
推荐系统算法：
- 交替最小二乘法 (ALS)
特征工程：
- 标准化
- 归一化
- 多项式特征扩展
模型评估：
- 交叉验证
- 分类评估指标（如准确率、召回率、F1分数）
- 回归评估指标（如均方误差、平均绝对误差）
本题详细解读
FlinkML 是 Apache Flink 的机器学习库，旨在为流处理和批处理提供高效的机器学习算法。FlinkML 的设计目标是利用 Flink 的分布式计算能力，处理大规模数据集上的机器学习任务。
监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值，假设目标值与特征之间存在线性关系。
- 逻辑回归：用于分类问题，通过逻辑函数将线性回归的输出映射到概率值。
- 支持向量机 (SVM)：用于分类和回归问题，通过寻找最优超平面来分离数据。
- 决策树：通过树状结构进行决策，适用于分类和回归任务。
- 随机森林：通过集成多个决策树来提高模型的泛化能力。
- 梯度提升树 (GBT)：通过逐步优化损失函数来构建决策树模型。
无监督学习算法
- K-均值聚类：将数据划分为 K 个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似。
- 高斯混合模型 (GMM)：假设数据由多个高斯分布混合而成，用于聚类和密度估计。
- 主成分分析 (PCA)：通过线性变换将高维数据降维，保留数据的主要特征。
推荐系统算法
- 交替最小二乘法 (ALS)：用于矩阵分解，常用于推荐系统中的协同过滤。
特征工程
- 标准化：将特征数据转换为均值为 0，标准差为 1 的分布。
- 归一化：将特征数据缩放到指定的范围（如 0 到 1）。
- 多项式特征扩展：通过生成多项式特征来捕捉特征之间的交互作用。
模型评估
- 交叉验证：通过将数据集划分为多个子集来评估模型的泛化能力。
- 分类评估指标：如准确率、召回率、F1分数等，用于评估分类模型的性能。
- 回归评估指标：如均方误差、平均绝对误差等，用于评估回归模型的性能。
FlinkML 的这些算法和工具使得开发者能够在 Flink 的分布式环境中高效地进行机器学习任务，尤其适用于大规模数据集的处理。