mllib学习方法ml语言教程

一、基础准备

1. 掌握机器学习核心概念

需理解监督学习（回归/分类）、无监督学习（聚类/降维）、特征工程及评估指标等基础理论。推荐从《统计学习导论》这类数学友好的教材入手，配套Python/R代码实践。

2. Python与Spark生态

二、MLlib专项学习

1. 核心工具链

2. 代码实践

```python

示例：逻辑回归文本分类（基于RDD API）

from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithSGD

from pyspark.mllib.feature import HashingTF

tf = HashingTF(numFeatures=10000)

model = LogisticRegressionWithSGD.train(training_data)

```

注意：当前推荐使用DataFrame API（`spark.ml`包）而非RDD API

三、进阶路径

1. 分布式优化

2. 项目实战

四、推荐资源

通过理论→工具→项目的渐进学习，结合分布式框架特性，可系统掌握MLlib应用。