本文將簡(jiǎn)要介紹Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（Spark MLlib’s APIs）的各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要包括：統(tǒng)計(jì)算法、分類(lèi)算法、聚類(lèi)算法和協(xié)同過(guò)濾算法，以及各種算法的應(yīng)用。

　　你不是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家。“根據(jù)科技和商業(yè)媒體報(bào)道，機(jī)器學(xué)習(xí)將防止全球變暖”，顯然只有中國(guó)的新聞媒體才會(huì)發(fā)布類(lèi)似的虛假新聞，可能機(jī)器學(xué)習(xí)能夠識(shí)別虛假新聞吧（與分類(lèi)算法有關(guān)）？事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)還真的可以呢！

　　那么機(jī)器學(xué)習(xí)能做點(diǎn)什么呢？你又將怎樣發(fā)現(xiàn)呢？如果你已經(jīng)使用了Apache Spark進(jìn)行批處理和流處理，那么現(xiàn)在有一東西可以幫你更好地處理。有一個(gè)你在用Spark SQL和Spark流處理的時(shí)候很可能同時(shí)用到的東西，就是Spark MLlib，Spark MLlib是一個(gè)API形式的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和統(tǒng)計(jì)算法。

　　下面簡(jiǎn)要介紹一下四種最基本的MLlib APIs，主要包括它們的作用和應(yīng)用。

　　統(tǒng)計(jì)算法

　　這些API主要是用來(lái)進(jìn)行A-B檢驗(yàn)或者A-B-C檢驗(yàn)。通常在商業(yè)中，我們認(rèn)為，如果兩個(gè)東西的平均值相等，那么這兩個(gè)東西就大體相當(dāng)了。其實(shí)不一定。試想一下，一個(gè)汽車(chē)制造商換掉汽車(chē)座椅之后，做一個(gè)關(guān)于座椅舒適度的調(diào)查。對(duì)于個(gè)子矮小的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們可能覺(jué)得座椅更舒服了，但是對(duì)于個(gè)子高大的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們可能會(huì)覺(jué)得非常不舒服，以至于放棄購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)，而個(gè)子中等的用戶(hù)剛好平衡了這個(gè)差異。通常，新座椅也許要更舒服一些，但是，如果沒(méi)有身高超過(guò)6英尺的用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的話(huà)，我們還是失敗了。根據(jù)Spark的假設(shè)測(cè)試，你可以先做一個(gè)皮爾遜卡方值檢驗(yàn)或者一個(gè)柯?tīng)柲陕宸?斯米洛夫檢驗(yàn)，先測(cè)試一下某個(gè)東西的“合適程度”，或者它的取值是否符合“正態(tài)分布”。這種方法基本適用于所有需要比較兩串?dāng)?shù)據(jù)的情況。“合適程度”表明“你是否喜歡”，或者說(shuō)新算法是否達(dá)到了“優(yōu)于”舊算法的目的。趕緊報(bào)名參加Coursera的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)課程吧。

　　分類(lèi)算法

　　你的屬性是什么？如果你手頭有一堆屬性不同的東西，你可以讓電腦對(duì)這些東西進(jìn)行正確的歸類(lèi)。這里的技巧就是要把各個(gè)屬性對(duì)應(yīng)到各個(gè)“類(lèi)”，而對(duì)于這個(gè)分類(lèi)，并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的正確答案，錯(cuò)誤答案倒是不少。如果你認(rèn)為某人在看一組表格并把它們歸類(lèi)，這就是分類(lèi)算法。你在使用垃圾郵件過(guò)濾器時(shí)就已經(jīng)接觸過(guò)分類(lèi)算法了，垃圾郵件過(guò)濾器就是過(guò)濾掉包含垃圾郵件中常見(jiàn)詞語(yǔ)的郵件。分類(lèi)算法還可以用來(lái)診斷患者病情或用來(lái)預(yù)測(cè)哪些用戶(hù)有可能取消訂購(gòu)有線(xiàn)廣播電視（一般是不看體育節(jié)目的人）。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，分類(lèi)學(xué)習(xí)是基于過(guò)去的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，然后把這些標(biāo)簽應(yīng)用到未來(lái)的發(fā)展預(yù)測(cè)。在Coursera的機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)化中，有一門(mén)專(zhuān)門(mén)針對(duì)分類(lèi)學(xué)習(xí)的課程，7月10開(kāi)始開(kāi)課，現(xiàn)在報(bào)名參加應(yīng)該也來(lái)得及。

　　聚類(lèi)算法

　　當(dāng)你跟一個(gè)人討論“機(jī)器學(xué)習(xí)”的時(shí)候，如果對(duì)方只能說(shuō)出k-means算法，那說(shuō)明他只看過(guò)“小抄”，什么都不懂。如果你手上有一組屬性，你可以找到一些關(guān)鍵點(diǎn)把這些屬性歸為各個(gè)類(lèi)中，這就是聚類(lèi)算法。你能說(shuō)出各個(gè)不同類(lèi)之間的區(qū)別，但是也有可能有些類(lèi)是比較接近的。有可能一個(gè)大的東西和一個(gè)小的東西被歸為了同一類(lèi)，而另一個(gè)更小的東西卻被歸為了大的一類(lèi)。再加上其他各種復(fù)雜的屬性和不同的維度，所以其實(shí)聚類(lèi)算法也有很多種。聚類(lèi)算法和分類(lèi)算法不同，但是聚類(lèi)算法經(jīng)常用來(lái)對(duì)一群人分組，二者最大的區(qū)別在于，在聚類(lèi)算法中，我們不知道集群前面的標(biāo)簽（或組）是什么，而在分類(lèi)算法中，標(biāo)簽就很明確了。客戶(hù)細(xì)分是一個(gè)常見(jiàn)的應(yīng)用，不同的客戶(hù)有不一樣的喜好特點(diǎn)，比如可以把客戶(hù)分成信用組、保留風(fēng)險(xiǎn)組或購(gòu)買(mǎi)組（對(duì)于新鮮農(nóng)產(chǎn)品或熟食），但是也有可能要根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行詐騙識(shí)別的分類(lèi)。Coursera上有專(zhuān)門(mén)講解聚類(lèi)算法的講座系列，沒(méi)錯(cuò)，他們確實(shí)有包括k-means算法，但有點(diǎn)詭異的是，有一半的教授是漂浮在黑板表面的（你去看了之后就知道我在說(shuō)什么了）。

　　協(xié)同過(guò)濾算法

　　好吧，協(xié)同過(guò)濾算法是一種大眾化的算法。我們公司就用協(xié)同過(guò)濾算法去提高搜索結(jié)果的精確度，我還做過(guò)一個(gè)相關(guān)的講座，如果有足夠多的人點(diǎn)擊第二張貓的照片，那它一定比第一張貓的圖片好。在一個(gè)社交或電子商務(wù)環(huán)境中，如果你充分運(yùn)用各種用戶(hù)的“喜歡”和“不喜歡”，你就可以找到出對(duì)于大部分用戶(hù)或者某一特定用戶(hù)群體來(lái)說(shuō)“最好的”結(jié)果，這是通過(guò)個(gè)性化系統(tǒng)的多屬性過(guò)濾來(lái)實(shí)現(xiàn)的，例如，當(dāng)你在Google地圖或Yelp上搜索餐廳（你可以根據(jù)服務(wù)質(zhì)量、食物種類(lèi)、內(nèi)部風(fēng)格、是否適合小孩、是否有情調(diào)、用戶(hù)評(píng)論和消費(fèi)水平等等進(jìn)行過(guò)濾）時(shí)使用的就是這個(gè)原理。斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)課程有關(guān)于協(xié)同過(guò)濾算法的專(zhuān)題講座，7月10日開(kāi)課（現(xiàn)在也還可以報(bào)名）。

　　上述并不是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的所有算法，但也算是使用過(guò)程中最常見(jiàn)的幾種算法了。以上四個(gè)大類(lèi)中，每一類(lèi)中都包含好幾個(gè)可選算法或者衍生算法，那要選哪個(gè)呢？好吧，具體選用哪一種算法是考慮數(shù)學(xué)背景、實(shí)驗(yàn)過(guò)程和已知數(shù)據(jù)等各種因素的綜合結(jié)果。記住，這些算法都只是你分析問(wèn)題的工具而已，也有可能使用這些算法之后得到的是沒(méi)有用的結(jié)果。

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