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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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Spark 2.1.0 入门：特征抽取 — TF-IDF
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Spark 2.1.0 入门：分类与回归
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Spark2.1.0入门：图计算简介
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在实际应用中，存在许多图计算问题，如最短路径、集群、网页排名、最小切割、连通分支等。图计算算法的性能直接关系到应用问题解决的高效性，尤其对于大型图（如社交网络和网络图）而言，更是如此。
Spark 2.1.0 入门：协同过滤算法
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一、方法简介
协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐，它根据邻居用户(与目标用户兴趣相似的用户)的偏好信息产生对目标用户的推荐列表。
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Spark 2.1.0 入门：构建一个机器学习工作流
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Spark 2.1.0 入门：高斯混合模型(GMM)聚类算法
Spark 2.1.0 入门：KMeans聚类算法
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KMeans 是一个迭代求解的聚类算法，其属于 划分（Partitioning） 型的聚类方法，即首先创建K个划分，然后迭代地将样本从一个划分转移到另一个划分来改善最终聚类的质量。
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Spark 2.1.0 入门：特征抽取–CountVectorizer
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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。
Spark 2.1.0 入门：特征抽取–Word2Vec
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Word2Vec 是一种著名的 词嵌入（Word Embedding） 方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的 分布式词向量（Distributed Representation，亦直接被称为词向量）。词向量表示可以在一定程度上刻画每个单词的语义。
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