PySpark MLlib 演算法
在 PySpark shell 中使用任何機器學習演算法之前，你需要先匯入 pyspark.mllib 函式庫的子模組，然後依據特定的機器學習任務選擇合適的類別。
在這個簡單的練習中，你會學到如何匯入 pyspark.mllib 的不同子模組，以及執行協同過濾、分類與分群演算法所需的類別。
本練習屬於課程
使用 PySpark 的 Big Data 基礎
練習說明
- 匯入
pyspark.mllib的 recommendation 子模組與 Alternating Least Squares 類別。 - 匯入
pyspark.mllib的 classification 子模組與 Logistic Regression with LBFGS 類別。 - 匯入
pyspark.mllib的 clustering 子模組與 kmeans 類別。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import the library for ALS
from pyspark.mllib.____ import ____
# Import the library for Logistic Regression
from ____.____.____ import ____
# Import the library for Kmeans
from ____.____.____ ____ ____