在Databricks上使用Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib是Apache Spark机器学习库，由常见的学习算法和实用程序组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维和底层优化原语。Databricks推荐以下Apache Spark MLlib指南:

例如笔记本电脑

下面的笔记本演示如何使用Databricks使用各种Apache Spark MLlib特性。

本节:

本笔记本向您展示如何使用Apache Spark MLlib管道API构建二进制分类应用程序。

这些示例演示了使用Apache Spark MLlib pipeline API的决策树的各种应用程序。

这些笔记向您展示如何使用决策树进行分类。

本笔记本向您展示了如何使用MLlib管道执行回归，使用梯度增强树从诸如星期几、天气、季节等信息预测自行车租赁数量(每小时)。

这本笔记本展示了如何在历史数据上训练Apache Spark MLlib管道，并将其应用于流数据。

这本笔记本说明了如何创建一个自定义转换器。

关于MLlib特性的参考信息，Databricks推荐以下Apache Spark API参考:

关于从R使用Apache Spark MLlib，请参见机器学习文档。

有关Databricks对可视化机器学习算法的支持，请参见机器学习可视化。