spark中mlib的功能有哪些

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作者
猴君
阅读量:3

  1. 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。
  2. 回归算法:包括线性回归、岭回归、套索回归等。
  3. 聚类算法:包括K均值聚类、高斯混合模型等。
  4. 降维算法:包括主成分分析、奇异值分解等。
  5. 特征选择:包括方差选择、递归特征消除、信息增益等。
  6. 模型评估:包括交叉验证、AUC、ROC曲线等。
  7. 模型调优:包括网格搜索、随机搜索等。
  8. 模型保存和加载:可以保存训练好的模型,便于后续使用。
  9. 数据处理:包括特征标准化、特征编码等。
  10. 模型解释:包括特征重要性、模型参数等。

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