Spark MLlib是Apache Spark中的機器學習庫，它提供了用於訓練機器學習模型和執行數據挖掘任務的工具和算法。本文將介紹Spark MLlib的基本概念，包括如何建立、訓練和評估機器學習模型。
什麼是Spark MLlib？
Spark MLlib是一個用於分佈式機器學習的庫，它包括許多常見的機器學習算法和工具，以及用於數據準備和特徵工程的函數。Spark MLlib的主要特點包括：

分佈式： 它可以在分佈式集群上執行，處理大規模數據集。
多種算法： MLlib支持分類、回歸、聚類、協同過濾等多種機器學習任務。
特徵工程： 它提供了豐富的特徵處理工具，幫助您準備數據以供訓練模型。

常見機器學習任務
Spark MLlib支持多種機器學習任務，包括：

分類（Classification）： 將數據分為不同的類別。
回歸（Regression）： 預測連續數值的結果。
聚類（Clustering）： 將數據分為相似的群組。
協同過濾（Collaborative Filtering）： 推薦系統中的用戶-物品建議。