分類問題：MLlib 提供了一系列經典的分類算法，如邏輯回歸、決策樹、隨機森林等，適用于各種類型的數據集，包括文本分類、圖像識別等。
回歸問題：MLlib 中也提供了回歸算法，用于預測一個連續值，如線性回歸、嶺回歸、LASSO 回歸等。
聚類問題：MLlib 中包含了一些常見的聚類算法，如 K-means、層次聚類、高斯混合模型等，可以用于數據分析、異常檢測等任務。
推薦系統：MLlib 提供了協同過濾算法，用于構建推薦系統，可根據用戶歷史行為推薦相似的物品。
特征工程：MLlib 中提供了一些特征工程的工具，如特征提取、特征選擇、特征轉換等，幫助用戶更好地處理數據。
文本挖掘：MLlib 提供了一些文本挖掘的工具，如 TF-IDF 算法、Word2Vec 算法等，可以用于文本分類、情感分析等任務。
時間序列分析：MLlib 中也包含了一些時間序列分析的算法，如 ARIMA 模型、指數平滑法等，用于預測未來的數據趨勢。
