Apache Spark MLlib Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib は、分類、回帰、クラスタリング、協調フィルタリング、次元縮小、基になっている最適化プリミティブなど、一般的な学習アルゴリズムとユーティリティで構成された Apache Spark 機械学習ライブラリです。Apache Spark MLlib is the Apache Spark machine learning library consisting of common learning algorithms and utilities, including classification, regression, clustering, collaborative filtering, dimensionality reduction, and underlying optimization primitives. Azure Databricks では、次の Apache Spark MLLib ガイドをお勧めします。Azure Databricks recommends the following Apache Spark MLLib guides:

次のノートブックは、Azure Databricks を使用して Apache Spark MLlib のさまざまな機能を使用する方法を示しています。The following notebooks demonstrate how to use various Apache Spark MLlib features using Azure Databricks.

MLlib 機能のリファレンス情報について、Azure Databricks では次の Apache Spark API リファレンスをお勧めします。For reference information about MLlib features, Azure Databricks recommends the following Apache Spark API reference:

R からの Apache Spark MLlib の使用については、R 機械学習に関するドキュメントを参照してください。For using Apache Spark MLlib from R, refer to the R machine learning documentation.

機械学習アルゴリズムを視覚化するための Azure Databricks のサポートについては、機械学習の視覚化に関するページを参照してください。For Azure Databricks support for visualizing machine learning algorithms, see Machine learning visualizations.