推荐答案
Spark MLlib 提供了以下主要的机器学习算法：
分类算法：
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 梯度提升树
- 支持向量机 (SVM)
- 朴素贝叶斯
- 多层感知器 (MLP)
回归算法：
- 线性回归
- 广义线性回归
- 决策树回归
- 随机森林回归
- 梯度提升树回归
- 保序回归
聚类算法：
- K-means
- 高斯混合模型 (GMM)
- 谱聚类
- 潜在狄利克雷分配 (LDA)
协同过滤：
- 交替最小二乘法 (ALS)
降维算法：
- 主成分分析 (PCA)
- 奇异值分解 (SVD)
特征提取和转换：
- TF-IDF
- Word2Vec
- CountVectorizer
- 标准化
- 归一化
优化算法：
- 随机梯度下降 (SGD)
- L-BFGS
本题详细解读
Spark MLlib 是 Apache Spark 的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，适用于大规模数据处理。以下是各类算法的详细解读：
分类算法
- 逻辑回归：用于二分类问题，通过逻辑函数将线性回归的输出映射到概率值。
- 决策树：通过树状结构进行决策，适用于分类和回归问题。
- 随机森林：集成学习方法，通过构建多个决策树来提高模型的准确性和鲁棒性。
- 梯度提升树：通过逐步优化损失函数来构建决策树，适用于分类和回归问题。
- 支持向量机 (SVM)：通过寻找最优超平面来进行分类，适用于高维数据。
- 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，适用于文本分类等场景。
- 多层感知器 (MLP)：一种前馈神经网络，适用于复杂的非线性分类问题。
回归算法
- 线性回归：通过线性模型预测连续值。
- 广义线性回归：扩展了线性回归，支持多种分布和链接函数。
- 决策树回归：通过树状结构进行回归预测。
- 随机森林回归：集成学习方法，通过构建多个决策树来提高回归模型的准确性。
- 梯度提升树回归：通过逐步优化损失函数来构建回归树。
- 保序回归：用于有序回归问题，保持预测值的顺序。
聚类算法
- K-means：将数据划分为K个簇，通过迭代优化簇中心。
- 高斯混合模型 (GMM)：假设数据由多个高斯分布混合而成，适用于复杂分布的数据。
- 谱聚类：基于图论的聚类方法，适用于非凸形状的簇。
- 潜在狄利克雷分配 (LDA)：用于主题建模，假设文档由多个主题混合而成。
协同过滤
- 交替最小二乘法 (ALS)：用于推荐系统，通过交替优化用户和物品的潜在因子矩阵。
降维算法
- 主成分分析 (PCA)：通过线性变换将高维数据降维，保留主要特征。
- 奇异值分解 (SVD)：将矩阵分解为三个矩阵的乘积，用于降维和特征提取。
特征提取和转换
- TF-IDF：用于文本特征提取，衡量词语在文档中的重要性。
- Word2Vec：将词语映射到向量空间，用于文本表示。
- CountVectorizer：将文本转换为词频向量。
- 标准化：将特征缩放到均值为0，方差为1。
- 归一化：将特征缩放到指定范围，如[0, 1]。
优化算法
- 随机梯度下降 (SGD)：通过随机采样数据来优化模型参数，适用于大规模数据。
- L-BFGS：一种拟牛顿法，适用于中小规模数据的优化问题。