面向小白的 Spark MLlib 入门教学

目标：

• 介绍 Spark MLlib 框架及其在机器学习中的应用。
• 培养学生基本的数据处理、建模和评估技能，使其能够独立进行简单的机器学习任务。

教学大纲：

1. 介绍 Spark MLlib

   • 了解 Apache Spark 和 MLlib。
   • MLlib 的主要功能和优势。
   • 演示如何在 Spark 中启动 MLlib。

2. 基本概念和环境设置

   • 理解 Spark 的 RDD 概念。
   • 安装和配置 Spark 环境。
   • 使用 SparkSession 创建 Spark 应用程序。

3. 数据准备

   • 数据加载：从文本文件加载数据集。
   • 数据清洗：处理缺失值和异常值。
   • 特征处理：将数据转换为特征向量。

4. 分类模型

   • 逻辑回归示例：预测学生是否通过考试。
   • 支持向量机示例：预测文本分类。
   • 朴素贝叶斯示例：垃圾邮件过滤。

5. 回归模型

   • 线性回归示例：预测房屋价格。
   • 岭回归示例：预测销售量。

6. 聚类模型

   • K-means 示例：分析客户行为。
   • GMM 示例：探索数据集结构。