PipeLine
Pipeline:管道，
在spark mllib中，作用主要是来定义计算的流程。模型的保存等。
相当于提供了一个工具类，可以让我们更方便的使用spark mllib
推荐：在使用sparkmllib过程中，建议通过pipeline将数据处理流程，连接起来，同时将模型的结果通过pipeline保存和加载。
完整的机器学习流程：
1数据的获取//加载数据 5%
2.数据的预处理//(字符串转数字，缺失值的处理，异常值的处理，hash) 70%
3.模型的训练 10%
4.在测试数据上进行模型的评估（错误率，正确率，MSE 最小平方误差）10%
5.如果模型达标，进行模型的保存，如果不达标，可以更换模型，或者对数据再次预处理。
机器学习模型总结：
1.分类：事先已经知道类别，只是对数据划分到已知的类别中，监督算法。
Ie:垃圾邮件 垃圾短信 信用评级 。。。
- 逻辑斯蒂回归
- 决策树
- 贝叶斯
- 随机森林
2.聚类:事先不知道类别，只是将数据集划分成指定的个数。非监督算法
Ie:人群划分，收入划分，成绩划分。。
算法名称：Kmeans
3.回归：预测一个连续型的值。
Ie:预测收入，预测价格，预测温度。。。。
算法名称：线性回归算法
4.关联分析/关联规则 以及 协同过滤
关联分析：分析两两元素，或者多个元素相互之间的关系，求其一同出现的次数。次数越高，则说明关系越密切。
可以分析两两商品或多个商品同时出现的次数，基于此推荐。
算法名称：FP-growth.
协同过滤：分析用户与用户（物品与物品）之间的相似度。根据相似用户，进行商品推荐。
算法名称：ALS
(ML)机器学习：数学模型、建模
流程：提出模型-à序列-à预算
(DL)深度学习ß--à(AI)人工智能
能看：识别图像、人脸识别、识别万物
能说：语音功能
能听：语音识别、翻译
汽车自动驾驶
神经网络:分为三层
深度神经网络模型：吴恩达
1.线性回归：在空间里有n个点，在空间中画出一条直线到n个点距离之和最小。
线性：y=ax+b (一元一次函数) a:相关系数 b:截距（到x轴的距离）
Y=a0+a1x1+a2x2+….+anxn
回归：逼近，n点线的距离最近
作用：可以做预测（明天天气）
属于：监督性学习
特征（x）:x1—天气 x2----时间 x3----地点 x4------风速
求某个方向上的变化率
《最终变成n元线性方程组》
训练：7/8 训练数据，建立模型
测试：3/2 检验模型 是否成效
配置项：
SetFeaturecol(“features”) 特征 因变量（x）
setLabelcol(“label”) 自变量 （y）
利用训练数据对模型拟合成型。Lir.fit()
Eg:由年龄、身高--à体重
模型：y=a+a1x1+a2x2 x1~2:表示身高、体重 y表示体重
数据：21 175 120 输出的是一个double类型的值
spark加载数据：spark.sparkcontext.textFile(“PathName”)
对象返回两个参数：record(arr(0),arr(1))
抽样：randomsplit（Array（0.8,0.2）） 对数据进行抽样训练
2.聚类（KmeanSexample）：先选取聚类中心（或者自动随机产生），将与这个聚类中心的距离（两点之间的距离-欧式距离）最小的点先归为一类，再区这一类的聚类中心（这些点的中心点作为新的聚类中心），迭代，直到与下次的情况一样。就讲这归类的作为稳定类。
属于：无监督学习
从开始不知道类别，最后归类
作用于：人力资源（分等级）、人物画像
Setk(2) 2类 自动可以设置随机数种子
3.分类：监督学习 开始类别已知
4.逻辑斯蒂（Logistic Regression）：输入数字，输出类别（0/1）
与线性回归的区别：线性回归输出的是double类型（正无穷到负无穷），LR输出的是0/1（0~1）
将线性回归的接轨映射成0~1之间
再将值小于0.5-à0 大于等于0.5-----à1
人脸识别、to be or ont to be、只要是做与不做的情况
