在本篇文章中，我们将专注于大数据Spark ML机器学习的核心内容，涵盖监督学习和无监督学习的关键方法。主要涉及以下几种算法：
1. 分类算法
分类算法在监督学习中应用广泛，如逻辑回归和决策树，适用于对数据进行类别标记并进行准确预测。
2. 回归算法
回归算法帮助我们在监督学习中构建精确的预测模型，例如线性回归和支持向量机，尤其适用于数值预测。
3. 聚类算法
在无监督学习中，聚类算法用于将数据点分成组，如K-means和层次聚类，适用于数据分组和发现隐藏模式。
4. 推荐算法
推荐算法广泛应用于个性化推荐系统，通过分析用户行为数据生成个性化推荐，如协同过滤算法。
5. 频繁模式挖掘算法
此类算法用于挖掘数据集中频繁出现的模式，比如关联规则挖掘，有助于发现数据的潜在关联性。
该文章将为您详细介绍这些算法在Spark ML中的应用，提供深入的实战案例。