MLlib MLlib：主要指南 基本统计 关联 假设检验 累积器 数据源 图像数据源 管道 管道中的主要概念 DataFrame 管道组件 Transformers Estimators 管道组件的属性 管道 这个怎么运作 细节 参数 ML持久性：保存和加载管道 ML持久性的向后兼容性 代码示例 示例：Estimator，Transformer和Param 示例：管道 型号选择（超参数调整） 提取，转换和选择功能 分类和回归 聚类 协同过滤 频繁模式挖掘 模型选择和调整 高级主题 MLlib：基于RDD的API指南 数据类型 基本统计 分类和回归 协同过滤 聚类 维度降低 特征提取和转换 频繁模式挖掘 评估指标 PMML模型导出 优化（开发人员） 基本统计 数据源 管道 提取，转换和选择功能 分类和回归 聚类 协同过滤 频繁模式挖掘 模型选择和调整 高级主题 数据类型 基本统计 分类和回归 协同过滤 聚类 维度降低 特征提取和转换 频繁模式挖掘 评估指标 PMML模型导出 优化（开发人员） 我们一直在努力 apachecn/AiLearning 为正常使用来必力评论功能请激活JavaScript
