怎样解析Spark2.2.0 MLlib，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。
MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。
1.Spark MLlib算法库
Spark Mllib能够提供所有类型的机器学习算法：
| Basic statistics | 基本统计 |
| Pipelines | 管道 |
| Extracting, transforming and selecting features | 特征提取、转换和选择 |
| Classification and Regression | 分类和回归 |
| Clustering | 聚类 |
| Collaborative filtering | 协同过滤 |
| Frequent Pattern Mining | 频繁模式挖掘 |
| Model selection and tuning | 模型选择与调优 |
| Advanced topics | 高级主题 |
| Data types | 数据类型 |
| Basic statistics | 基本统计 |
| Classification and regression | 分类和回归 |
| Collaborative filtering | 协同过滤 |
| Clustering | 聚类 |
| Dimensionality reduction | 降维 |
| Feature extraction and transformation | 特征抽取和转换 |
| Frequent pattern mining | 频繁模式挖掘 |
| Evaluation metrics | 评价指标 |
| PMML model export | PMML模型导出 |
| Optimization (developer) | 优化（开发者） |
关于怎样解析Spark2.2.0 MLlib问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。