機器學習庫(MLlib)

Apache火花的機器學習庫(MLlib)被設計為簡單起見,可伸縮性,並且很容易與其他工具的集成。與可伸縮性、語言兼容性,和速度的火花,科學家可以專注於他們的數據和模型,而不是解決問題的複雜性圍繞分布式數據(如基礎設施、配置等)。之上的火花,MLlib是一個可擴展的機器學習庫組成的常見的學習算法和工具,包括分類、回歸、聚類、協同過濾、降維,底層優化原語。beplay娱乐ios火花MLLib無縫集成與其他組件(如火花引發SQL,引發流,和DataFrames磚安裝的運行時。圖書館是可用的Java, Scala和Python作為火花應用程序的一部分,這樣你就可以把它完整的工作流。MLlib允許預處理,綠豆,訓練模型,預測在數據規模。您甚至可以使用模型訓練MLlib結構化流進行預測。火花提供了一個先進的機器學習API來執行各種各樣的機器學習任務,從分類、回歸、聚類深度學習。