本文将简明引见Spark机器学习库(Spark MLlib’sAPIs)的各种机器学习算法，关键包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的运行。
你不是一个数据迷信家。“依据科技和商业媒体报道，机器学习将防止世界变暖”，显然只要中国的资讯媒体才会颁布相似的虚伪资讯，或许机器学习能够识别虚伪资讯吧(与分类算法无关)?理想上，机器学习还真的可以呢!
那么机器学习能做点什么呢?你又将怎么发现呢?假设你曾经经常使用了ApacheSpark启动批处置和流处置，那么如今有一物品可以帮你更好地处置。有一个你在用Spark SQL和Spark流处置的时刻很或许同时用到的物品，就是SparkMLlib，Spark MLlib是一个API方式的机器学习库和统计算法。
上方简明引见一下四种最基本的MLlib APIs，关键包括它们的作用和运行。PS：文中一切标蓝字体均可点击底部浏览原文失掉概略。
统计算法
这些API关键是用来启动A-B测验或许A-B-C测验。通常在商业中，咱们以为，假设两个物品的平均值相等，那么这两个物品就大体相当了。其实不必定。试想一下，一个汽车制作商换掉汽车座椅之后，做一个关于座椅温馨度的考查。关于个子矮小的用户来说，他们或许感觉座椅更舒适了，但是关于个子矮小的用户来说，他们或许会感觉十分不舒适，以致于丢弃购置汽车，而个子中等的用户刚好平衡了这个差异。通常，新座椅兴许要更舒适一些，但是，假设没有身高明过6英尺的用户购置的话，咱们还是失败了。依据Spark的假定测试，你可以先做一个皮尔逊卡方值测验或许一个柯尔莫可洛夫-斯米洛夫测验，先测试一下某个物品的“适宜水平”，或许它的取值能否合乎“正态散布”。这种方法基本实用于一切须要比拟两串数据的状况。“适宜水平”标明“你能否青睐”，或许说新算法能否到达了“优于”旧算法的目的。
分类算法
你的属性是什么?假设你手头有一堆属性不同的物品，你可以让电脑对这些物品启动正确的归类。这里的技巧就是要把各个属性对应到各个“类”，而关于这个分类，并没有规范的正确答案，失误答案倒是不少。假设你以为某人在看一组表格并把它们归类，这就是分类算法。你在经常使用渣滓邮件过滤器时就曾经接触过火类算法了，渣滓邮件过滤器就是过滤掉蕴含渣滓邮件中经常出现词语的邮件。分类算法还可以用来诊断患者病情或用来预测哪些用户有或许敞开订购有线广播电视(普通是不看体育节目的人)。从实质过去说，分类学习是基于过去的数据标签，而后把这些标签运行到未来的开展预测。
聚类算法
当你跟一团体探讨“机器学习”的时刻，假设对方只能说出k-means算法，那说明他只看过“小抄”，什么都疑问。假设你手上有一组属性，你可以找到一些关键点把这些属性归为各个类中，这就是聚类算法。你能说出各个不同类之间的区别，但是也有或许有些类是比拟凑近的。有或许一个大的物品和一个小的物品被归为了同一类，而另一个更小的物品却被归为了大的一类。再加上其余各种复杂的属性和不同的维度，所以其实聚类算法也有很多种。聚类算法和分类算法不同，但是聚类算法常罕用来对一群人分组，二者***的区别在于，在聚类算法中，咱们不知道集群前面的标签(或组)是什么，而在分类算法中，标签就很明白了。客户细分是一个经常出现的运行，不同的客户有不一样的喜好特点，比如可以把客户分红信誉组、保管危险组或购置组(关于新颖农产品或熟食)，但是也有或许要依据已有数据启动坑骗识别的分类。
协同过滤算法
好吧，协同过滤算法是一种群众化的算法。咱们公司就用协同过滤算法去提高搜查结果的准确度，我还做过一个关系的讲座，假设有足够多的人点击第二张猫的照片，那它必定比***张猫的图片好。在一个社交或电子商务环境中，假设你充沛运用各种用户的“青睐”和“不青睐”，你就可以找到出关于大局部用户或许某一特定用户个体来说“***的”结果，这是经过共性化系统的多属性过滤来成功的，例如，当你在Google地图或Yelp上搜查餐厅(你可以依据服务品质、食物种类、外部格调、能否适宜小孩、能否无情调、用户评论和消费水平等等启动过滤)时经常使用的就是这个原理。
上述并不是关于机器学习的一切算法，但也算是经常使用环节中最经常出现的几种算法了。以上四个大类中，每一类中都蕴含好几个可选算法或许衍生算法，那要选哪个呢?好吧，详细决定哪一种算法是思考数学背景、试验环节和已知数据等各种起因的综合结果。记住，这些算法都只是你剖析疑问的工具而已，也有或许经常使用这些算法之后失掉的是没有用的结果。