SparkMLlib在机器学习中的常见算法：从线性回归到聚类

作者：禅与计算机程序设计艺术

什么是机器学习（ML）？

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它利用数据及其相关知识（包括统计模型、规则、优化算法等）对输入数据进行预测或推断，从而实现对未知数据的预测或决策。它可以应用于各种领域，如图像识别、文本分类、生物信息学、金融分析、信用评级等。

机器学习由三种主要任务组成：监督学习、非监督学习、强化学习。前两种类型主要是给定输入数据和相应的标签，利用这些数据对模型进行训练，然后根据新的数据做出预测或决策；第三种类型通过对环境中动态变化的反馈进行学习，比如智能交通系统能够自主避障、自动驾驶汽车能够学习如何适应不同的路况、AlphaGo也是一个强化学习模型。

由于数据量变得越来越大、计算资源不断增长，人们越来越重视使用机器学习方法解决复杂的问题。近年来，随着深度学习（DL）技术的兴起，机器学习界的关注点也发生了变化。目前，最热门的研究方向之一是深度学习，它借助DL技术在图像处理、语音识别、语言理解等领域取得了极大的成功。深度学习的核心是神经网络（NN），它是一种基于感知机学习规则的多层结构，每层都是一个简单的神经元连接网络。深度学习技术使得我们可以从大量的数据中提取高级特征，并自动学习不同层之间的关系，帮助我们解决复杂的问题。然而，由于DL模型通常需要大量的训练数据才能达到很好的效果，因此目前还无法应用于实际应用场景。此外，由于算法的局部性和敏感性，即便有了大量的训练数据，仍然存在过拟合的问题，这将导致模型泛化能力差。

在这种情况下，基于统计的方法渐渐受到了青睐。统计学习（SL）试图建立一个模型，它的输入输出符合实际分布规律。因此，统计学习方法可以直接从数据中学习到有效的模式。在很多情况下，SL模型可以比DL模