第7章 监督学习之回归——MLlib。连续输出变量的监督学习。
7.2 使用线性回归 110
7.3 理解代价函数 112
7.4 使用Lasso线性回归 116
7.5 使用岭回归 117
第8章 监督学习之分类——MLlib。离散输出变量的监督学习。
8.2 逻辑回归分类 119
8.3 支持向量机二元分类 124
8.4 决策树分类 127
8.5 随机森林分类 134
8.6 梯度提升树（GBTs）分类 139
8.7 朴素贝叶斯分类 140
第9章 无监督学习——MLlib。介绍例如k-means等无监督学习。
9.2 使用k-means聚类 144
9.3 主成分分析的降维 149
9.4 奇异值分解降维 155
