Spark MLlib全部算法总结（2.1.0版）

说明：总结算法为Spark2.1.0中Mllib中源码算法，参照网络链接及书籍整理而成。

算法按计算过程分两大类：监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。

监督学习：指给定算法的一个数据集，其中包含了“正确答案”。算法的目的就是给出更多的“正确答案”。

无监督学习：指给定算法的一个数据集，要求算法找出数据的类型结构，即“分门别类”。按基于数据类型不同又分为两个包：ml包和mllib包。

mllib包内算法是基于Spark的核心RDD（弹性分布式数据集）类型数据的。

ml包内算法是基于更为抽象数据类型DataFrame（数据流）的。

ml、mllib包内按功能类型分又分为多种类型，包括分类（classification）、聚类（clustering）、特征（feature）、优化（optimi/optimization）、推荐（recommendation）、回归（regression）、评估（evaluation）等多种类型。

注：Spark从2.0版本开始，不再向mllib包中添加新的算法，并逐渐将mllib包中算法向ml包中过渡，预计3.0版本将会移除mllib包，统一ml包内基于DataFrame类型的算法。

注：分类与回归的区别在于：分类是结果值离散型的，少数的；而回归结果值是连续的，多数的。根据结果值需求来决定用哪个算法。所以把分类与回归放一块分析。

1.1分类（classification）

1.2回归（regression）

1.3聚类（clustering）

1.4评估（evaluation）

1.5特征（feature）

1.6关联规则（fpm）

1.7优化（optimization）

1.8推荐（recommendation）

1.9统计（stat）

1.10树（tree）

2 ml包内算法

说明：名为ml包内算法，实则并非ml包与mllib包区别十分明显，部分甚至多数ml包内算法已经在mllib包算法内提到并叙述。ml包内算法仅为对算法提供一个基于DataFrame类型的补充说明，已解释过的算法不再赘述。

2.1组件（ml）

2.2分类（classification）

2.3优化（optim）

2.4回归（regression）

2.5调优（tuning）