Databricks孟祥瑞：ALS在Spark MLlib中的实现
MLlib在1.3中添加了不少机器学习及数据挖掘算法：研究主题分布的LDA、估计点集分布的GMM、提取频繁项集的FP-growth等等。这篇文章主要聚焦ALS的实现及其在1.3中的提升。...
MLlib
MLlib中的Random Forests和Boosting
这篇文章介绍了RandomForests和Gradient-BoostedTrees（GBTs）算法和他们在MLlib中的分布式实现，以及展示一些简单的例子并建议该从何处上手。...
ML Pipelines：Spark1.2中一个用于MLlib的High-Level API
在Spark1.2中，通过与AMPLab（UCBerkeley）合作，一个pipelineAPI被添加到MLlib，再次简化了MLlib的建立工作，并添加了针对MLpipelines的调优机制。...