Apache Spark的MLlib（Machine Learning Library）是一個強大的機器學習庫，它提供了包括分類、回歸、聚類和協同過濾等多種算法。以下是一些使用MLlib進行機器學習分析的案例：
VectorAssembler將特征列合并為一個向量列，然后使用LinearRegression模型進行訓練和預測。DecisionTreeClassifier構建決策樹模型，并對數據進行訓練和預測。LogisticRegression類構建邏輯回歸模型，并使用訓練數據對其進行訓練。ALS類實現交替最小二乘法，構建推薦模型。這些案例展示了MLlib在不同場景下的應用，從房價預測到音樂推薦，MLlib都能提供強大的支持。
