下麵是章節分類和回歸的目錄(其他內容參見全文目錄)
MLlib支持多種機器學習方法，這些方法可以用於解決二分類、多分類以及回歸分析問題。下表列出了針對每種問題Spark MLlib支持的算法。
| 問題類型 | 支持的方法 |
|---|---|
| 二分類 | 線性SVM, 邏輯回歸，決策樹，隨機森林，GBDT，樸素貝葉斯 |
| 多分類 | 決策樹，隨機森林，樸素貝葉斯 |
| 回歸 | 線性最小二乘法，Lasso, 嶺回歸，決策樹，隨機森林，GBDT，保序回歸 |
這些方法的更多細節請點擊下麵的鏈接：
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MLlib支持多種機器學習方法，這些方法可以用於解決二分類、多分類以及回歸分析問題。下表列出了針對每種問題Spark MLlib支持的算法。
| 問題類型 | 支持的方法 |
|---|---|
| 二分類 | 線性SVM, 邏輯回歸，決策樹，隨機森林，GBDT，樸素貝葉斯 |
| 多分類 | 決策樹，隨機森林，樸素貝葉斯 |
| 回歸 | 線性最小二乘法，Lasso, 嶺回歸，決策樹，隨機森林，GBDT，保序回歸 |
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