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第10天：Spark MLlib基础
学习目标：掌握Spark MLlib的特征工程和常用算法。
具体内容：

MLlib概述，数据准备（特征提取、转换、选择）。

使用Pipeline构建机器学习流程。

线性回归、逻辑回归算法使用。

练习：使用Spark MLlib的线性回归预测房价（使用示例数据集）。

任务：

完成一个分类任务（逻辑回归）并评估模型（准确率、AUC等）。