Spark Llib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、关联规则、优化计算、协同过滤、降维和推荐多种机器学习算法。

A.假设检验
B.特征抽取
C.汇总统计
D.生成随机数

A.minConfidence∶生成关联规则的最小置信度。置信度表明关联规则被发现的真实程度
B.minSupport∶对项目集的最小支持被识别为频繁
C.numPartitions∶用于分发工作的分区数
D.transform∶以高于minConfidence的置信度生成的关联规则

A.其他要求∶性能、时间、空间
B.特征是否独立
C.对拟合程度的要求
D.特征空间的维度
E.是否为线性特征