基于Spark的机器学习平台设计与实现.pdf

对机器学 习 任务中 的 常见场景， 基于 平台设计和实现了 其 中经典 的算法 ， 包括并行化的线性 回 归 、 支持 向量机 、 聚类算法 ， 基于 图计算模型抽象 的矩阵分解 、 算法 ， 以及数据流 聚类算法 。 算法工作均 以大规模机器学习 的相 关基础理论为有效支持 ， 充分体现平台的运行 效率和可扩展性 ；