Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介 (4)

1.3.2 基于实例的算法

基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型，这样的模型常常先选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括 k-Nearest Neighbor (KNN)，、学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）以及自组织映射算法（Self-Organizing Map，SOM）

1.3.3 正则化方法

正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括：Ridge Regression、Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）以及弹性网络（Elastic Net）。

1.3.4 决策树学习

决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括：分类及回归树（Classification And Regression Tree， CART）、 ID3 (Iterative Dichotomiser 3)、C4.5、Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID)、Decision Stump、机森林（Random Forest）、多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine，GBM）。

1.3.5 贝叶斯学习

贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法、平均单依赖估计（Averaged One-Dependence Estimators， AODE）以及 Bayesian Belief Network（BBN）。

1.3.6 基于核的算法