如何使用SparkMLlib构建分类模型?

1.预测互联网用户对在线广告的点击概率（二分类问题）；2.检测欺诈（二分类问题，欺诈或者不欺诈）；3.预测拖欠贷款（二分类问题）；4.对图片、音频、视频进行分类（多分类问题）；5.对新闻、网页或者其他内容进行分类或者打标签（多分类）；6.发现垃圾邮件、垃圾页面、网络入侵和其他恶意行为；7.检测故障，比如计算机系统或者网络故障检测；8.预测顾客或者客户中谁有可能停止使用某个产品或服务。1.线性模型原理：对样本的预测结果（目标变量）进行建模，即对输入特征应用简单的线性预测函数。1.1逻辑回归1.2线性支持向量机2.朴素贝叶斯模型（前提：假设各个特征之间条件独立）3.决策树模型　　MLlib构建分类