題目 題型：選答,填空 難度：★★ 
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(判斷)定量二值化的核心在于誰當一個閾值，大于閾值的賦值為0，該方法屬于數值離散化的一種。A、TRUEB、FALSE
(判斷)定量二值化的核心在于誰當一個閾值，大于閾值的賦值為0，該方法屬于數值離散化的一種。
A、TRUE
B、FALSE
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317.(排序)HDFS讀取流程包括下面幾步,請正確的排序
A、獲得此輸入六之后,客戶端調用read方法讀取數據.輸入流選擇最近的DataNode建立連接并讀取數據
B、客戶端調用close,關閉輸入流
C、通過RPC遠程調用NameNode獲得NameNode中此文件對應的數據快的保存位置
D、如果以達到數據塊末端.那么關閉于這個DataNode的鏈接,然后重新查找下一個數據塊.知道數據全部讀完.
E、客戶端調用FileSystem實例的open方法,獲得這個文件對應的輸入流
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(單選)以下關于SparkMLlib中協同過濾算法參數描述不正確的是哪一項？
A、Iterations：模型中潛在因子的數量
B、numBlocks：用于并行計算的塊數，如設置為-1則為自動配置
C、Lamba：ALS中的正則化參數
D、OimplicitPrefs：指定是使用顯式反饋ALS變體還是使用適用于隱式反饋數據的變量。
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(單選)在MLS中，"決策樹分類"節點的參數設置描述不準確的是？
A、不純度：樹節點標簽的混雜度計算標準，選值僅有"Gini"
B、最大樹深度：模型訓練的最大迭代次數。取值區間為[1,30]
C、最大分箱數：對連續的值進行范圍劃分，不能小于個分類特征的最大取值數目
D、處理異常值選項中可以選擇，"null"值代替
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(判斷)Fusioninsight Miner是企業級的機器學習平臺，基于華為FunsioninsightHD的分布式存儲和并行計算技術，提供從海量數據中挖掘出有價值的信息的平臺。
A、TRUE
B、FALSE
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(判斷)K-Means算法選擇初始中心點的基本思路就是，初始的聚類中心之間的相互距離要盡可能的近。
A、TRUE
B、FALSE
推薦題目:
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223.一下關于特征選擇定義的理解說法錯誤的是哪一項?
A、特征選擇是指從原始特征中挑選出一組最具有代表性,分類性能好的特征
B、特征選擇不想算法和模型是確定的步驟,更多的是工程上的經驗和權衡,一般需要耗費較多的時間和精力
C、對于不同的數據挖掘任務,所需要的是特征組合都是相同的
D、特征選擇(Feature selection)也被稱為變量選擇,屬性選擇或變量子集選擇.他是為了構建模型二選擇相關特征子集的過程.
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340.(排序題)Spark運行前需要讀取任務參數,包括配置文件,動態參數,代碼配置等,請連接將他們的優先級進行匹配.(請按照低->中->高 進行排序) 低 動態參數 中 配置文件 高 代碼配置
A、動態參數
B、配置文件
C、代碼配置
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341.(連線)Kafka創建Topic時如何將分區放置到不同的Broker中,請選擇正確的順序.(從左邊選項上到選擇右邊選項從上到下排序) 副本銀子不能大于Broker的個數 第一步 第一個分區的第一個副本放置位置是隨機從brokerList選擇的 第二步 其他分區的第個副本防止位置相對于第0個分區一次往后移 第三步 剩余的副本相對于第個副本防止位置其實是由nextReplicaShift決定的,而這個數也是隨機產生的 第四步
A、第一步
B、第二步
C、第三步
D、第四步
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342.(排序)下列是ElasticSearch批量索引流程,請選擇正確的順序(從左邊選項從上到下選擇右邊選項) 客戶端發送批量索引請求至任意節點吼,節點將轉發請求至對應主分片節點 A.第一步 主分片節點按序操作,完成操作后再發送給其余復制節點執行 B.第二步 復制節點操作完成報告給主分片節點 C.第三步 主分片節點報告給請求節點并返回至客戶端 D.第四步
A、第一步
B、第二步
C、第三步
D、第四步
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389.(排序)聚類算法是常見的無監督學習算法,應用在很多商業場景中,比如刻畫用戶畫像,進行群體分析等等,請為以下聚類算法與描述項排序(請把ABC選項按照對應左側描述項排序)
基于密度的聚類算法 A.kmeans算法基于原型的聚類算法 B.DBSCAN算法 空 C.空
A、kmeans算法
B、DBSCAN算法
C、空
大家都在搜索(30分鐘前搜索數據)
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1請指出三個觀點分別從哪些方面界定了國家治理現代化這一概念。要求：簡明準確每點不超過6個字。1觀點一：2觀點二：3觀點三：2請分別概括以上三則觀點的主要內容。要求：簡
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