分類：使用MLlib可以構(gòu)建分類模型來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)例的類別，例如垃圾郵件檢測(cè)、情感分析等。
回歸：MLlib可以用于構(gòu)建回歸模型來預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)的結(jié)果，例如股票價(jià)格預(yù)測(cè)、房價(jià)預(yù)測(cè)等。
聚類：MLlib可以幫助用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，找出數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如用戶分群、市場細(xì)分等。
推薦系統(tǒng)：MLlib可以用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史行為和偏好來推薦個(gè)性化的產(chǎn)品或服務(wù)。
協(xié)同過濾：MLlib可以用于實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾算法，幫助用戶發(fā)現(xiàn)用戶之間的相似性和共同興趣，從而提高推薦的準(zhǔn)確度。
特征提取和轉(zhuǎn)換：MLlib可以用于特征提取和轉(zhuǎn)換，幫助用戶將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的特征。
模型評(píng)估和優(yōu)化：MLlib提供了各種模型評(píng)估和優(yōu)化的工具，幫助用戶選擇最適合數(shù)據(jù)的模型并對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
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