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Spark 2.1.0入门：决策树分类器(Python版)
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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
一、方法简介
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分类的决策树。决策树模式呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。学习时利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。
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Spark2.1.0入门：逻辑斯蒂回归分类器(Python版)
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逻辑斯蒂回归
方法简介
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。
Spark 2.1.0 入门：分类与回归
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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
Spark 2.1.0 入门：特征选取–卡方选择器(Python版)
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特征选择（Feature Selection）指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在高维数据分析中十分常用，可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征，提升学习器的性能。
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Spark2.1.0 入门：特征变换–标签和索引的转化(Python版)
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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
在机器学习处理过程中，为了方便相关算法的实现，经常需要把标签数据（一般是字符串）转化成整数索引，或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签。
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Spark 2.1.0 入门：特征抽取–CountVectorizer(Python版)
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CountVectorizer旨在通过计数来将一个文档转换为向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法，例如LDA。
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Spark 2.1.0 入门：特征抽取–Word2Vec(Python版)
Spark 2.1.0 入门：特征抽取 — TF-IDF(Python版)
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这一部分我们主要介绍和特征处理相关的算法，大体分为以下三类：
特征抽取：从原始数据中抽取特征
特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改
特征选取：从大规模特征集中选取一个子集
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