Spark中常见的三种分类模型:线性模型、决策树和朴素贝叶斯模型。

线性模型，简单而且相对容易扩展到非常大的数据集；线性模型又可以分成：1.逻辑回归；2.线性支持向量机

决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题)，但是在很多情况下性能很好；

朴素贝叶斯模型简单、易训练，并且具有高效和并行的优点(实际中，模型训练只需要遍历所有数据集一次)。当采用合适的特征工程，这些模型在很多应用中都能达到不错的性能。而且，朴素贝叶斯模型可以作为一个很好的模型测试基准，用于比较其他模型的性能。

Spark学习笔记——构建分类模型