前面跟大家扯了这么多废话，终于到具体的机器学习模型了。大部分机器学习的教程，总要从监督学习开始讲起，而监督学习的众多算法当中，又以分类算法最为基础，原因在于分类问题非常的单纯直接，几乎不需要引入一些其它概念，因此我们就先从分类器开始讲起。
还记得第一节介绍的Spark ML架构吗？从Param起始，Spark ML通过PipelineStage引入了三个基本概念，Transformer，Estimator，Model，其中T和E本质上都是PipelineState，E能够产生M，而M本质上又是一个T，因此M是连接T和E的桥梁。又由于监督学习问题本质上都是为了做出“预测”，因此给出了一个监督学习的模板，Predictor，Predictor家族有三个成员，第一是PredictorParam，包含了这个预测器必须包含的参数，第二是Predictor本身，它是一个混入了PredictorParam的Estimator，第三是PredictorModel，它是一个混入了PredictorParam的Model。因此，通过预测器模板Predictor，我们了解到，一个具体的预测器一定要包含三个部分：Param，Predictor，Model。其中Param用以规定，这个预测器需要包含的特殊参数，Predictor是一个Estimator，用于实际执行算法，PredictorModel是一个数据结构，用于保存算法结果。我们看到，Predictor和PredictorModel都包含了PredictorParam这个结构，说明它们都包含了同样的预测器的参数。
这样我们在介绍分类器的时候，就有一个整体框架了。分类器本身也是一个预测器，它同样包含了三要素，参数、学习器、模型，在我们深入学习分类器的代码时会发现，几乎所有的分类器都明确定义了自己的三个要素。
在classification文件夹下面，包含了两类分类器，第一类是虚拟分类器。虚拟分类器并不执行任何具体的分类任务，它们是为不同的分类器准备模板。这其中最基本的一个模板就是Classifier，它是所有分类器的模板，它直接继承自Predictor，同时也包含了Predictor三要素。我们知道，分类器按照是否能输出分类概率，又可以分为概率性分类器和非概率分类器，概率性的分类器除了能输出分类结果之外，还能输出选择该分类的概率，比如逻辑回归、朴素贝叶斯等，另外一类是非概率分类器，比如线性支持向量机。对于概率类的分类器，这里专门给出了一个抽象，就是ProbabilisticClassifier，提供了输出分类选择概率的功能。另外，针对多分类问题，给出了OneVsRest分类器，它其实相当于一种分类器的策略，并不能算是一个单独的分类器。
第二类就是具体分类器，刚才提到了，这里的具体分类器中，除了LinearSVC线性支持向量机分类器之外，其它都是概率性的分类器。因此这里我们先介绍LinearSVC的实现。
说起支持向量机，很多人会想到SMO算法，但实际上针对线性可分问题，在用线性支持向量机解决时，根本用不着对偶化，因为线性支持向量机，本身就可以被看做是一个有Hinge损失的线性分类问题，因此这里直接使用了optim模块的HingeAggregator。
剩下的就是概率性的分类器，首先要介绍的是决策树分类器，它需要用到另外一个tree模块（多说一句，Spark ML对于决策树的核心算法都包含在tree模块中，其使用的分布式计算思路与广义线性模型非常不同，我们将在后面的随笔中介绍），需要注意的是，Spark ML包中决策树分类器其实就是随机森林分类器的一个特例，当森林中树的数量为1时，就是决策树分类器。因此同随机森林分类器一样，我们在介绍tree模块的时候再详细讨论它们的实现。另外，由于GBTClassifier也需要用到tree模块中的树的实现，因此也放在后面讲。
接下来就是LogisticRegressionClassifier，它包含了二类分类和多类分类两种实现。前面我们在介绍机器学习算法从单机到分布式的转换时，提到了关键是treeAggregator这个函数，而在逻辑回归中，就用到了在optim模块中实现的LogisticAggregator。具体的学习算法，都是使用的breeze库中的优化算法，比如，当正则是L2时，选择LBFGS，当正则是L1是，选择OWLQN，当正则是L2且w参数受限（设置了最大值或/和最小值）时，使用LBFGSB。
接下来是感知机分类器，MultilayerPerceptronClassifier，它的实现需要依赖ann库中的神经网络实现，这里我们也不作探讨。最后是朴素贝叶斯分类器，NaiveBayes，这个分类器本质上是基于统计的，不需要优化计算。
以上就是对分类器模块的介绍，重在理清框架，说的不对的地方，还请各位批评指正。