下面是章节分类和回归的目录(其他内容参见全文目录)
MLlib支持多种机器学习方法，这些方法可以用于解决二分类、多分类以及回归分析问题。下表列出了针对每种问题Spark MLlib支持的算法。
| 问题类型 | 支持的方法 |
|---|---|
| 二分类 | 线性SVM, 逻辑回归，决策树，随机森林，GBDT，朴素贝叶斯 |
| 多分类 | 决策树，随机森林，朴素贝叶斯 |
| 回归 | 线性最小二乘法，Lasso, 岭回归，决策树，随机森林，GBDT，保序回归 |
这些方法的更多细节请点击下面的链接：
下面是章节分类和回归的目录(其他内容参见全文目录)
MLlib支持多种机器学习方法，这些方法可以用于解决二分类、多分类以及回归分析问题。下表列出了针对每种问题Spark MLlib支持的算法。
| 问题类型 | 支持的方法 |
|---|---|
| 二分类 | 线性SVM, 逻辑回归，决策树，随机森林，GBDT，朴素贝叶斯 |
| 多分类 | 决策树，随机森林，朴素贝叶斯 |
| 回归 | 线性最小二乘法，Lasso, 岭回归，决策树，随机森林，GBDT，保序回归 |
这些方法的更多细节请点击下面的链接：