Spark的机器学习库(Spark MLlib)，包括各种机器学习算法：协同过滤算法、聚类算法、分类算法和其他算法。在前面的《Spark大数据处理》系列文章，介绍Apache Spark框架，介绍如何使用Spark SQL库的SQL接口去访问数据，使用Spark Streaming进行实时流式数据处理和分析。在本篇文章，作者将讨论机器学习概念以及如何使用Spark MLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。Spark机器学习API包含两个package：spark.mllib 和spark.ml。
spark.mllib 包含基于弹性数据集(RDD)的原始Spark机器学习API。它提供的机器学习技术有：相关性、分类和回归、协同过滤、聚类和数据降维。spark.ml提供建立在DataFrame的机器学习API，DataFrame是Spark SQL的核心部分。这个包提供开发和管理机器学习管道的功能，可以用来进行特征提取、转换、选择器和机器学习算法，比如分类和回归和聚类。本篇文章聚焦在Spark MLlib上，并讨论各个机器学习算法。下篇文章将讲述Spark ML以及如何创建和管理数据管道。
机器学习和数据科学
机器学习是从已经存在的数据进行学习来对将来进行数据预测，它是基于输入数据集创建模型做数据驱动决策。数据科学是从海里数据集(结构化和非结构化数据)中抽取知识，为商业团队提供数据洞察以及影响商业决策和路线图。数据科学家的地位比以前用传统数值方法解决问题的人要重要。以下是几类机器学习模型：
监督学习模型
非监督学习模型
半监督学习模型
增强学习模型
下面简单的了解下各机器学习模型，并进行比较：监督学习模型：监督学习模型对已标记的训练数据集训练出结果，然后对未标记的数据集进行预测;
监督学习又包含两个子模型：回归模型和分类模型。
非监督学习模型：非监督学习模型是用来从原始数据(无训练数据)中找到隐藏的模式或者关系，因而非监督学习模型是基于未标记数据集的;
半监督学习模型：半监督学习模型用在监督和非监督机器学习中做预测分析，其既有标记数据又有未标记数据。典型的场景是混合少量标记数据和大量未标记数据。半监督学习一般使用分类和回归的机器学习方法;
增强学习模型：增强学习模型通过不同的行为来寻找目标回报函数最大化。
下面给各个机器学习模型举个列子：
监督学习：异常监测;
非监督学习：社交网络，语言预测;
半监督学习：图像分类、语音识别;
增强学习：人工智能(AI)。
机器学习项目
步骤开发机器学习项目时，数据预处理、清洗和分析的工作是非常重要的，与解决业务问题的实际的学习模型和算法一样重要。
典型的机器学习解决方案的一般步骤：
特征工程
模型训练
模型评估
原始数据如果不能清洗或者预处理，则会造成最终的结果不准确或者不可用，甚至丢失重要的细节。训练数据的质量对最终的预测结果非常重要，如果训练数据不够随机，得出的结果模型不精确;如果数据量太小，机器学习出的模型也不准确。使用案例：
业务使用案例分布于各个领域，包括个性化推荐引擎(食品推荐引擎)，数据预测分析(股价预测或者预测航班延迟)，广告，异常监测，图像和视频模型识别，以及其他各类人工智能。
接着来看两个比较流行的机器学习应用：个性化推荐引擎和异常监测。
推荐引擎
个性化推荐引擎使用商品属性和用户行为来进行预测。推荐引擎一般有两种算法实现：基于内容过滤和协同过滤。
协调过滤的解决方案比其他算法要好，Spark MLlib实现了ALS协同过滤算法。Spark MLlib的协同过滤有两种形式：显式反馈和隐试反馈。显式反馈是基于用户购买的商品(比如，电影)，显式反馈虽好，但很多情况下会出现数据倾斜;隐试反馈是基于用户的行为数据，比如，浏览、点击、喜欢等行为。隐试反馈现在大规模应用在工业上进行数据预测分析，因为其很容易收集各类数据。
另外有基于模型的方法实现推荐引擎，这里暂且略过。异常监测异常监测是机器学习中另外一个应用非常广泛的技术，因为其可以快速和准确地解决金融行业的棘手问题。金融服务业需要在几百毫秒内判断出一笔在线交易是否非法。
神经网络技术被用来进行销售点的异常监测。比如像PayPal等公司使用不同的机器学习算法(比如，线性回归，神经网络和深度学习)来进行风险管理。Spark MLlib库提供给了几个实现的算法，比如，线性SVM、逻辑回归、决策树和贝叶斯算法。另外，一些集成模型，比如随机森林和gradient-boosting树。
那么现在开始我们的使用Apache Spark框架进行机器学习之旅。Spark MLlibSpark MLlib实现的机器学习库使得机器学习模型可扩展和易使用，包括分类算法、回归算法、聚类算法、协同过滤算法、降维算法，并提供了相应的API。除了这些算法外，Spark MLlib还提供了各种数据处理功能和数据分析工具为大家使用：
通过FP-growth算法进行频繁项集挖掘和关联分析;
通过PrefixSpan算法进行序列模式挖掘;
提供概括性统计和假设检验;
提供特征转换;
机器学习模型评估和超参数调优。
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