分類：使用MLlib可以構建分類模型來預測數據實例的類別，例如垃圾郵件檢測、情感分析等。
回歸：MLlib可以用于構建回歸模型來預測數值型數據的結果，例如股票價格預測、房價預測等。
聚類：MLlib可以幫助用戶對數據進行聚類分析，找出數據中的隱藏模式和關聯關系，例如用戶分群、市場細分等。
推薦系統：MLlib可以用于構建推薦系統，根據用戶的歷史行為和偏好來推薦個性化的產品或服務。
協同過濾：MLlib可以用于實現協同過濾算法，幫助用戶發現用戶之間的相似性和共同興趣，從而提高推薦的準確度。
特征提取和轉換：MLlib可以用于特征提取和轉換，幫助用戶將原始數據轉換為更適合機器學習算法處理的特征。
模型評估和優化：MLlib提供了各種模型評估和優化的工具，幫助用戶選擇最適合數據的模型并對模型進行調優。
